第004课 C++ 类与对象(二)

C++对象和类的成员和类的成员函数地址空间探讨 今天在看《C++ THINKING》 关于成员函数的地址,做了一些实验,因为看的书少,所以一直以为对象的成员函数和对象的成员变量一样,是有对象唯一的地址,但是经过实验,发现并不是这样的。 而且对象地址和对象的成员函数的地址,是存放在不同的地址空间的。 而且在实验中发现,对象的成员函数的地址,通过对象名找到函数地址打印,是不能实现的,编译器会报错 代码如下:(代码是拿网上一位朋友 阅读详情

一、类的嵌套:

     在定义一个类时, 在其类体中又包含了一个类的完整定义,称为类的嵌套 。类是允许嵌套定义的 。

例1: 

#include <iostream>
using namespace std;

class CA  //类是允许嵌套定义的
{
    class CB //类CB包含在类CA当中,为嵌套定义
    {
        int i, j;
     public:
        void set_ij_func(int m,int n)
        {
            i = m;
            j = n;
        }
     };
    float x, y;
public:
    CB cb1, cb2; //嵌套类的对象
    void set_xy_func(float a, float b)
    {
        x = a;
        y = b;
    }
    void printfunc()
    {
        cout << " x=" << x << endl;
        cout << " y=" << y << endl;
    }
}; 

例2: 

#include <iostream>
using namespace std;

class CC1 
{
public:
    int x;
    void func(); //类体内函数声明

    class CC2 //类CC2定义在类CC1体内
    {
    public:
        int y;
        void func();//类体内函数声明
    }obc; //定义类的对象
}; 

void CC1::func()//在类体外 函数定义的,函数名前要+类名+::域包含符
{
    x = 3000;
    cout << " x= " << x << endl;
}
void CC1::CC2::func()//函数定义 在类体外 
{
    y = 40000;
    cout << " y= " << y << endl;
} 

int main()
{
     CC1 obj;
     obj.func(); //此处是调用CC1::func()函数
     obj.obc.func(); //此处是调用 CC1::CC2::func()函数
     return 0;
}

 输出结果:

二、类的对象引用私有数据成员

1)通过公有成员函数为私有数据成员赋值

#include <iostream>
using namespace std;

class Test 
{
private:   //私有成员
    int x, y;
public:    //公有成员
    void set_xy_func(int a, int b)
    {
        x = a;
        y = b;
    }
    void printfunc()
    {
        cout << " x=" << x << endl;
        cout << " y=" << y << endl;
    }
}

int main()
{
   Test test1;
   test1.set_xy_func(100, 200); //调用公有成员函数为私有数据成员赋值
   test1.printfunc();

   return 0;
}

输出结果: 

2)通过指针访问私有数据成员

#include <iostream>
using namespace std;

class Test 
{
    int x, y;
public:
    void set_xy_func(int a, int b)
    {
        x = a;
        y = b;
    }
    void  getxy(int* px, int* py) //提取x y 的值 ,利用指针访问私有数据成员
    {
        *px = x;
        *py = y;
    }
}

int main()
{
    Test test1;
    test1.set_xy_func(100, 200);

    int m, n;
    test1.getxy(&m, &n); //将m=x, n=y   //通过指针访问私有成员数据
    cout << " m=" << m << endl;
    cout << " n=" << n << endl;  

    return 0;
}

 输出结果:

3)通过函数访问私有数据成员

#include <iostream>
using namespace std;

class Test 
{
    int x, y;
public:
    void set_xy_func(int a, int b)
    {
        x = a;
        y = b;
    }
    int  getx()  //通过函数访问私有数据成员
    {
       return x; 
    }
}

int main()
{
    Test test1;
    test1.set_xy_func(100, 200);

    cout << " x=" << test1.getx() << endl; //利用函数访问私有数据成员
    return 0;
}

4)通过变量的引用访问私有数据成员

#include <iostream>
using namespace std;

class Test 
{
    int x, y;
public:
    void set_xy_func(int a, int b)
    {
        x = a;
        y = b;
    }
    void  getxy(int& px, int& py) //通过变量的引用访问私有数据成员
    {
        px = x;
        py = y;
    }
}

int main()
{
    Test test1;
    test1.set_xy_func(40, 60);

    int m, n;
    test1.getxy(m, n); //将m=x, n=y    //通过变量的引用访问私有数据成员
    cout << " m=" << m << endl;
    cout << " n=" << n << endl;  

    return 0;
}

输出结果:

 三、成员函数重载

      类中的成员函数与前面介绍的普通函数一样,成员函数可以带有缺省的参数,也可以重载成员函数 。重载时,函数的形参必须在类型或数目上不同。

1)缺省参数的成员函数     

例:

#include <iostream>
using namespace std;

class Test
{
	int x, y;
	int m, n;
	double x1, y1;
public:
	void setxy(int a, int b) //成员函数重载
	{
		x = a;
		y = b;
	}
	void setxy(int a, int b, int c, int d)//参数数目不同
	{
		x = a;
		y = b;
		m = c;
		n = d;
	}
	void setxy(double a, double b)//参数类型不同
	{
		x1 = a;
		y1 = b;
	}
	void disxymn()//参数缺省,
	{
		cout << " x=" << x << ", y=" << y << ", m=" << m << ",n=" << n << endl;
	}
	void disxy(int a)
	{
		if (a)
		{
			cout << " x=" << x << ", y=" << y << endl;
        }
		else
		{
			cout << " x1=" << x1 << ", y1=" << y1 << endl; 
		}
	}
};

int main()
{
	Test test1;
	test1.setxy(10,20);//成员函数重载
	test1.disxy(1);//输出 int 型数据

	test1.setxy(10, 20, 490, 47);//参数数目不同
	test1.disxymn();

	test1.setxy(2.47, 9.47);//参数类型不同
	test1.disxy(0); //输出 double 型数据
	
	return 0;
}

 输出结果:

2)定义类的指针及如何用指针来引用对象     

 例:

#include <iostream>
using namespace std;

  //指针引用对象
class Test
{
private:
	double x, y;
public:
	double sum()
	{
		return x + y;
	}
	void setxy(double a, double b)
	{
		x = a;
		y = b;
	}
	void disxy()
	{
		cout << " x=" << x << ", y=" << y  << endl;
	}
};

int main()
{
	Test test1;//定义对象
	Test *pt1 = &test1;//定义类的指针,指向类的对象,对象类的指针,(对象指针)
	
	pt1->setxy(89.4, 86.3); //通过指针引用对象的成员函数
	pt1->disxy();

	cout << " x+y=" << pt1->sum() << endl;
	return 0;
}

 输出结果:

3)定义类的数组及数组中元素的引用

例: 

#include <iostream>
using namespace std;

class Test
{
private:
	int x[5]; // //定义类的数组
public:
	void setxy(int *a)
	{
		for (int i = 0; i < 5; i++)
			x[i] = a[i];
	}
	void disxy()
	{
		for (int i = 0; i < 5; i++) 
		  cout << " x[" <<i <<"] = " << *(x+i)  << endl;
	}
};

int main() //定义类的数组及数组中元素的引用
{
	Test test1;//定义对象   
	int arg[5] = { 4,5,6,7,8 };
    test1.setxy(arg); //类的数组中元素的引用
	test1.disxy();
	return 0;
}

  输出结果:

四、this指针

     不同对象占据内存中的不同区域,它们所保存的数据各不相同,但对成员数据进行操作的成员函数的程序代码均是一样的。     

     当对一个对象调用成员函数时,编译程序先将对象的地址赋给this指针,然后调用成员函数,每次成员函数存取数据成员时,也隐含使用this指针。

 例: 

#include <iostream>
using namespace std;

// this指针
class Test
{
private:
	int x;
public:
	int getx() const {
		return x;
	}
	void set(int x)  //当对一个对象调用成员函数时,编译程序先将对象的地址赋给this指针
	{
		this->x = x;
		cout << " this指针存储的内存地址为:" << this << endl; // 与 对象test1 的内存地址相同
	}
};

int main()
{
	Test test1;
	test1.set(888);
	cout << " 对象test1在内存的地址为:" << &test1 << endl;//会先将地址 赋给this指针,地址相同
	cout << " 对象test1所保存的值为:" << test1.getx() << endl;// 输出 888

	return 0;
}

输出结果: 

【技术拆解】Illumina边合成边测序(SBS)核心流程全解析 | 从文库构建到数据分析 本文深入解析了Illumina边合成边测序(SBS)技术的完整流程。从DNA样本的文库构建(片段化、加接头、扩增),到Flowcell上的簇生成(桥式PCR),再到核心的边合成边测序(SBS)循环(荧光标记、可逆终止),最后简述了从原始数据到生物学洞见的数据分析步骤,为理解这一主流高通量测序技术提供了清晰的框架。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```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('DeepLearnToolbox'));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('state',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'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',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 = 'sigm';%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 < 0.10, 'Too big error');```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('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';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)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';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 < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% 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'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 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<0.12, 'Too big error');```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('state',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 < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',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 < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',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 < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % 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 < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % 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 < 0.1, 'Too big error');%% 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('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); 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【哇! C++】类和对象(二)

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这是老版的QQ表情,不过全是动态的的,Windows照片查看器是不会动的,可以右击用浏览器打开查看,再说一遍是老版的,只是分享给宁愿用老版也要动态的人。

c++基础学习2:类和对象

文章目录1\. 认识类与对象2\. 类的定义与对象创建2.1 类的定义:与`struct`相似(C++)2.2 对象创建/实例化直接创建 \-\- 类作为类型定义变量 \-\- 栈上创建动态创建 \-\- 堆上创建动态创建数组 \-\- 堆上创建3\. `this`指针4\. 方法4.1 构造函数1. 语法特点调用时机默认构造函数构造函数的三个作用初始化列表语法作用说明成员变量的初始化顺序4.2 ...

Pierce110110的博客 1099

pscad IEEE标准系统搭建说明

pscad IEEE标准系统搭建说明,包含典型的IEEE 9节点、14节点、30节点、39节点和118节点系统。内含标准测试系统的原始数据和潮流结果。

基于arm的C++反汇编 结构体和类

在C++中,结构体和类都具有构造函数、析构函数和成员函数,两者只有一个区別:结构体的访问控制默认为public,而类的默认访问控制是private。对于C++中的结构体而言, public, private、protected的访问控制都是在编译期进行检査,当越权访问时,编译过程中会检査出此类错误并给予提示。编译成功后,程序在执行的过程中不会在访问控制方面做任 何检査和限制。因此,在反汇编中,C++

XscKernel的专栏 记录工作中做的点滴 2087

C++之OpenCV入门到提高004:Mat 对象的使用

12 // 1.2、Mat 对象是在 OpenCV 2.0 之后才引进的图像数据结构,自动分配内存,不存在内存泄漏的问题,是下面向对象的数据结构。40 // 2.2、完全复制:如果想把 Mat 对象的头部和数据部分一起复制,可以通过 Mat 的 clone() 或者 copyTo() 方法。OpenCV 的官网地址:https://opencv.org/,组件下载地址:https://opencv.org/releases/。

weixin_55010563的博客 543

【C++】类和对象——Lesson2

运算符重载

小羊的博客 2449

CPP004弹幕游戏

5DM在线编程

qq_74688865的博客 624

C++基础随笔004

25、类和对象 (1)C++面型对象的三大特性:封装、集成、多态。 (2)C++认为万物皆可为对象,对象上有其属性和行为。 (3)封装 1)封装的意义: 将属性和行为作为一个整体,表现生活中的事物。 将属性和行为加以权限控制。 2)封装的意义一: 在设计类的时候,属性和行为写在一起,表现事物。 语法: class 类名 { 访问权限: 属性 / 行为 }; 3)封装的意义二: 在设计类的时候,可以把属性和行为放在不同的权限下,加以控制: 访问权限有三种: public 公共权限 p

weixiao的博客 192

004_面向对象编程

上面我们描述了【对象】与【类】的关系,回归到语言设计层面,第一件要做的事情就是定义出【类】的描述语法。回顾前面的分析,【类】是一种模板,天生描述了使用这个模板制造出来的【人】应该具备的性质。那么我们就需要去考虑一个问题:不同的【人】,本质上什么东西是不一样的?换句话说,是什么东西的不同导致了【人】的不同。稍加思考,回归最开始对世界的认知抽象:我们认定一个对象天生具备两种东西:【信息】与【能力】。设计者认为:【能力】是需要诞生之后方可显现的,而【信息】是【对象】诞生之初就应该具备的。

吃饭睡觉打豆豆 965

C++ 类和对象提高

001:返回什么才好呢 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 程序填空,使其按要求输出 #include <iostream> using namespace std; class A { public: int val; A(int // 在此处补充你的代码 }; int main() { int m,n; A a; cout << a...

BLUEsang的博客 361

【C++之类和对象篇001】

C++学习笔记004 --- 类和对象概念、访问限定符、this指针

m0_69455439的博客 1041

QT学习记录(004):C++类的4种实例化方式

在C++中,类的实例化(对象创建)可以通过以下4种方式:使用类的默认构造函数创建对象。如果类没有定义构造函数,C++会提供默认构造函数。对象创建后,可以通过访问成员函数或成员变量进行操作。 (2)带参数的构造函数实例化: 使用类的带参数的构造函数创建对象,通过提供构造函数所需的参数进行初始化。 (3)动态内存分配实例化: 使用 运算符在堆上动态分配内存创建对象。返回的是指向对象的指针。需要手动释放内存,使用 。 (4)数组实例化:

huihui196的博客 1107

类和对象详解草稿

目录: 类和new对象存储 类的大小 正文: 类和new对象存储 大多数给小白将什么是类,什么是对象。都会用说,类是模型,对象是实体汽车。实际这还是从应用层的角度讲,理解还是比较抽象。 本文主要从应用层的下一层,即类和对象在内存的存储角度讲解。对于编译器来说,没有对象的概念的,所谓的类也只剩下一个c语言中结构的概念了。 成员函数全部编译成跟c里面没有两样的函数了.(c++编译函数命名func_param1_param2与c命令不同,c++多了个虚函数指针) 类和new对象的存储:类在栈。对象建立.

fdsafwagdagadg6576的专栏 187
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W_Linux220
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