C++继承&虚函数

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Part 1. 虚函数
关于C++继承,我们先来看一小段代码。Base表示基类,Derived表示Base的继承类。

#include<iostream>
using namespace std;
class Base{//基类
public:
    Base(int a, int b):base_a(a),base_b(b) {};
    ~Base() { cout << "Base destructor!" << endl; };

    void print(){
        cout << base_a << " " << base_b << endl;
    }
protected://protected权限,继承类可访问
    int base_a, base_b;
};

class Derived : public Base{//继承类
public:
    Derived(int a, int b, int c):Base(a, b), derived_c(c) {};
    ~Derived() { cout << "Derived destructor!" << endl; };

    void print(){
        cout << base_a << " " << base_b <<" "<< derived_c << endl;
    }
private:
    int derived_c;
};
int main(){
    Derived *d = new Derived(1, 2, 3);//继承类的指针操作继承类的成员
    d->print();//调用继承类函数
    delete d;//先释放继承类的资源,再释放基类的资源

    Base *p = new Derived(1, 2, 3);//基类指针指向继承类
    p->print();//调用基类函数
    delete p;//只释放基类资源,未释放继承类资源

    return 0;
}

运行结果为,
这里写图片描述

注意到,

Base *p = new Derived(1, 2, 3);//基类指针指向继承类
p->print();//调用基类函数
delete p;//只释放基类资源,未释放继承类资源

即便基类指针指向的是继承类的对象,但实际调用的是仍然是基类的成员函数和析构函数,特别地,在析构函数调用时,继承类析构函数未被调用,这样易造成内存泄漏!这是因为,当基类指针被用来指向继承类对象时,会进行指针类型转换,将继承类对象的指针先转换为基类的指针,所以基类指针指向的是继承类对象中的基类部分,这种方法是无法通过基类指针去调用派生类对象中的成员函数的。

解决方法是,通过使用虚函数:当把基类的某个成员函数声明为虚函数后,允许在其继承类中对该函数进行重新定义,赋予它新的功能,并且可以通过指向基类的指针指向不同的继承类,从而调用其中的同名函数。这样看来,虚函数可以实现动态调用的效果。

由此,我们调整代码,

virtual ~Base() { cout << "Base destructor!" << endl; };

virtual void print(){
    cout << base_a << " " << base_b << endl;
}

运行结果为,
这里写图片描述

可以看出,当基类指针指向继承类的对象时,如果使用虚函数,可以使得调用的函数为继承类中重新定义的方法。当基类有多个继承类时,可以通过这种方法方便地实现不同继承类方法的动态绑定!

part 2. 纯虚函数
纯虚函数没有实现体,基本形式为, virtual void function_name()=0; 如,

class Figure{
public:
    ...
    virtual void draw() = 0; 
    virtual void rotate(double) = 0;
    ...           
};

此时,Figure类就变成了抽象类,抽象类不能实例化一个对象,但可以有指针,具体的实现由其继承类来实现。当基类方法不好确定或将来的行为多种多样时,而此行为又是必须的,就可以在基类的设计中,引入虚函数的概念。

这里列举一个完整的例子,

#include <math.h>
#include <iostream>
using namespace std;
class Point
{
private:
    double x;
    double y;
public:
    Point(double i, double j) : x(i), y(j) { }
    void print() const{ cout << "(" << x << ", " << y << ")"; }
};

class Figure//基类
{
private:
    Point center;
public:
    Figure(double i = 0, double j = 0) : center(i, j) { }

    //注意:这里函数是返回引用,而不是副本(非引用);但如果返回值是函数内部变量时,则无法使用返回引用,否则当函数调用完成时,临时变量也会被撤销,程序报错。
    Point& location(){ return center;}     

    void move(Point p)
    {
        center = p;
        draw();
    }
    //虚函数
    virtual void draw() = 0; 
    virtual void rotate(double) = 0;               
};

class Circle : public Figure//Figure 的继承类
{
private:
    double radius;
public:
    Circle(double i = 0, double j = 0, double r = 0) : Figure(i, j), radius(r) { }

    void draw()
    {
        cout << "A circle with center ";
        location().print();
        cout << " and radius " << radius << endl;
    }

    void rotate(double){ cout << "no effect.\n";}       
};

class Square : public Figure//Figure的另一个继承类
{
private:
    double side;        
    double angle;        
public:
    Square(double i = 0, double j = 0, double d = 0, double a = 0) : Figure(i, j), side(d), angle(a) { }
    void draw()
    {
        cout << "A square with center ";
        location().print();
        cout << " side length " << side << ".\n"
            << "The angle between one side and the X-axis is " << angle << endl;
    }

    void rotate(double a)
    {
        angle += a;
        cout << "The angle between one side and the X-axis is " << angle << endl;
    }

    void vertices()
    {
        cout << "The vertices of the square are:\n";
    }
};
int main()
{
    Circle c(1, 2, 3);
    Square s(4, 5, 6);
    Figure *f = &c, &g = s;

    f->draw();
    f->move(Point(2, 2));
    g.draw();
    g.rotate(1);

    s.vertices();//这里无法使用指针类型g调用方法vertices,这是因为该方法是继承类中所拥有的函数
    return 0;
}

运行结果为,
这里写图片描述

基类Figure类中的虚函数draw()和rotate(double)方法没有方法体,具体的实现是在继承类Square类和Circle类中实现的。

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B. Palm&quot;, title = &quot;Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data&quot;, year = &quot;2012&quot;,}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand(&#39;state&#39;,0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er &lt; 0.10, &#39;Too big error&#39;);```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er &lt; 0.16, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er&lt;0.12, &#39;Too big error&#39;);```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er &lt; 0.08, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er &lt; 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er &lt; 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er &lt; 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er &lt; 0.1, &#39;Too big error&#39;);%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er &lt; 0.1, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free &quot;Bitdeli Badge&quot;)

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Captain_ldx的博客 778

[008]C/C++系列 | 继承&虚函数

一、定义 non-virtual函数:你不希望derivedclass重新定义(override,覆盖)它 virtual函数:你希望derivedclass重新定义(override,覆盖)它,且已有默认定义 pure virtual函数:你希望derivedclass重新定义(override,覆盖)它,对它没有默认定义 二、例子1 class Shape { public: virtual void draw() const = 0; // pure virtual ...

GC怪兽的Blog 194

C++面向对象---虚函数&继承

可以看出,在单继承无函数覆盖的情况下,子类Sub继承父类Base,先调用父类的构造函数,输出顺序正常。

tscg_的博客 213

C++知识点复习——继承关系&动态绑定&虚函数

1、什么是继承继承是实现代码服用的重要手段,在层次关系的顶部有一个基类,其它类则是直接或者间接从基类继承而来的,这些继承而来的类称为派生类。基类负责定义继承的层次关系中所有类公有的成员,而派生类则可以定义自己特有的成员。2、类派生列表类的派生列表明确的指出这个类是从哪个类继承而来的。 这里我们要提到以下类的三种继承关系: 总结1:访问说明符对于派生类直接访问基类的成员没有什么影响,这只

leap的博客 708

C++ 继承&重载运算符和重载函数&C++ 多态&虚函数&ADT&C++ 数据封装

面向对象程序设计中最重要的一个概念是继承。 继承允许我们依据另一个类来定义一个类,这使得创建和维护一个应用程序变得更容易。这样做,也达到了重用代码功能和提高执行效率的效果。 当创建一个类时,不需要重新编写新的数据成员和成员函数,只需指定新建的类继承了一个已有的类的成员即可。这个已有的类称为基类,新建的类称为派生类。 基类 &amp; 派生类 一个类可以派生自多个类,这意味着,它可以从多个基类继承数...

江江江洗河 666

PoEduo - C++阶段班【Po学校】-继承&虚函数&抽象&接口- 课堂笔记

附录(一) 扩展知识: 1--&gt;面向对象的三个基本特征   1.0   封装:将客观事物抽象成类,每个类对自身的数据和方法实行protection(private,protected,public) 1.1   继承:广义的继承有三种实现形式:实现继承(指使用基类的属性和方法而无需额外编码的能力)、可视继承(子窗体使...

weixin_34250709的博客 260

【C++】——多态(下)再探虚表&不同继承下带有虚函数的对象模型

一、虚函数 1、概念:简单地说,那些被virtual关键字修饰的成员函数,就是虚函数。虚函数的作用,用专业术语来解释就是实现多态。 2、代码示例: class Base { public: virtual void TestFunc1() { cout &amp;lt;&amp;lt; &quot;Base::TestFunc1()&quot; &amp;lt;&amp;lt; endl; } ...

Paranoid_cc的博客 340

虚函数&虚继承

多继承和虚继承多重继承虚继承,解决二义性,节省内存占用 多重继承 虚继承,解决二义性,节省内存占用

FLYtcf的博客 500
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Fishmemory
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