图解虚函数:用生活例子理解C++多态

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  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    创建交互式学习示例:1. 动物基类定义virtual的Speak()方法 2. 派生类Dog/Cat/Bird实现不同叫声 3. 添加图形化按钮触发不同实例调用。要求每个步骤都有语音解说动画,支持用户修改代码实时查看效果,错误输入时给出AI修正建议。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

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最近在学C++的多态特性时,被虚函数这个概念卡住了。看了很多理论解释还是云里雾里,直到用动物叫声的比喻和实际代码演示才真正理解。今天就用最生活化的方式,带大家搞懂虚函数的原理和用法。

1. 虚函数是什么?

想象你去动物园,饲养员说"所有动物都会叫",但老虎、小鸟、海豹的叫声完全不同。这里的"叫"就是一个虚函数——它在父类中声明共性(动物会叫),在子类中实现个性(不同动物叫声不同)。

2. 动手实现动物家族

InsCode(快马)平台创建项目时,我是这样实践的:

  1. 先定义Animal基类,用virtual关键字声明Speak()方法
  2. 创建Dog类继承Animal,重写Speak()返回"汪汪"
  3. 同样方式实现Cat的"喵喵"和Bird的"叽叽喳喳"

关键点在于:当用Animal指针指向Dog对象时,调用Speak()会自动执行Dog版本的实现——这就是多态的精髓。

3. 交互式学习小技巧

平台上有个超实用的功能:

  • 左侧编辑代码时,右侧会实时显示动物叫声结果
  • 故意写错virtual关键字时,AI会弹出提示框解释语法问题
  • 点击每个动物图标,会播放对应的叫声动画

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4. 常见误区提醒

摸索过程中发现了几个新手容易踩的坑:

  • 忘记在基类加virtual关键字,导致总是调用父类方法
  • 派生类重写时函数签名不一致(如参数不同)
  • 试图通过对象直接调用(应该用指针或引用触发多态)

5. 拓展到更多场景

理解动物例子后,再想象这些应用:

  • 交通工具基类定义Move(),汽车/飞机/轮船各自实现移动方式
  • 图形编辑器定义Draw(),圆形/矩形/三角形呈现不同绘制逻辑
  • 游戏角色基类定义Attack(),战士/法师/射手有独特攻击特效

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InsCode(快马)平台做这个demo时,最惊喜的是不需要配环境——写完直接点部署就能生成可交互的网页,还能分享链接给同学一起玩。对于我这种刚入门的新手,能即时看到代码效果真的比看十页理论文档都管用。

建议你也试试用生活化的例子+实时编程来理解抽象概念,遇到问题随时用平台的AI对话功能提问,比死记硬背高效多了!

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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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