c++ 多态、覆盖、重载的综述

vue项目基于WebRTC实现一对一音视频通话 vue项目基于WebRTC实现一对一音视频通话。完整代码gitee地址: https://gitee.com/wade-nian/wdn-webrtc.git。 阅读详情

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1、多态: 

在基类中定义了一个虚拟函数,然后在派生类中又定义一个同名,同参数表的函数,这就是多态。多态是这3种情况中唯一采用动态绑定技术的一种情况。也就是说,通过一个基类指针来操作对象,如果对象是基类对象,就会调用基类中的那个函数,如果对象实际是派生类对象,就会调用派声类中的那个函数,调用哪个函数并不由函数的参数表决定,而是由函数的实际类型决定。

一个操作随着所传递或捆绑的对象类型的不同能够做出不同的反应,其行为模式称为多态。

c++使用滞后捆绑技术支持多态,这种技术通过预先设定其成员函数的虚函数性质,使得任何捆绑该成员函数的未定类型的对象操作在编译时,都以一个不确定的指针特殊的“引命待发”来编码,到了运行时,遇到确定类型的对象,才突然指定其真正的行为。即滞后到运行时根据具体类型的对象来捆绑成员函数。这样一来,辨别对象类型的工作就可以不用用户做了。

如果一种语言虽然支持继承,但不支持多态,则不能称为支持面向对象编程。

//poly.cpp

#include <iostream>
using namespace std;
class A
{
public:
   virtual void ShowMessage();
};

class B:public A
{
public:
  void ShowMessage();
};

void A::ShowMessage()
{
  cout<<"This is A./n";
  return;
}

void B::ShowMessage()
{
  cout<<"This is B./n";
  return;
}

int main()
{
  A* p = NULL;
  p=new A();
  p->ShowMessage();
  p=new B();
  p->ShowMessage();
  return 0;
}
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输出为:

This is A.
This is B.
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2、覆盖: 
在基类中定义了一个非虚拟函数,然后在派生类中又定义了一个同名同参数同返回类型的函数,这就是覆盖了。 
覆盖函数往往先调用祖先类中的被覆盖函数,之后再添加自身的特殊操作。 
在派生类对象上直接调用这个函数名,只会调用派生类中的那个。 

//coverage.cpp

#include <iostream>
using namespace std; 
class A
{
public:
  void ShowMessage();
};
class B:public A
{
public:
  void ShowMessage();
};

void A::ShowMessage()
{
  cout<<"Hello,This is A./n";
  return;
}

void B::ShowMessage()
{
  cout<<"Hello,This is B./n";
  return;
}

int main()
{
  A* p = NULL;
  B memb;
 *p = memb;
  p->ShowMessage();
  memb.ShowMessage();
  return 0;
}
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输出为:

Hello,This is A.
Hello,This is B.
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3、重载: 
有两个或多个函数名相同的函数,但是函数的形参列表不同。在调用相同函数名的函数时,根据形参列表确定到底该调用哪一个函数。

//reload

#include <iostream>
using namespace std;
class A
{
public:
  void ShowMessage();
  void ShowMessage(string str);
};
void A::ShowMessage()
{
cout<<"Hi,This is A./n";
  return;
}

void A::ShowMessage(string str)
{
  cout<<str<<endl;
  return;
}

int main()
{
  A mem;
  mem.ShowMessage();
  mem.ShowMessage("Hello.How are you?/n");
  return 0;
}
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输出为:

Hi,This is A.
Hello.How are you?
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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]); nn.output = 'softmax'; % 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 < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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吟游诗人——吟唱生命的不朽 1318

C++ 重载、隐藏、覆盖

本文通过C++代码示例深入解析了重载(Overload)、覆盖(Override)和隐藏(Hide)三个核心概念的区别。重载指同一作用域内函数名相同但参数不同的函数,用于实现不同参数调用;覆盖是子类对父类虚函数的重写,需完全一致签名,实现多态;隐藏则是子类同名函数遮蔽父类函数,无论参数或虚函数与否。文章详细分析了代码案例,对比了三者的适用场景、绑定方式和调用规则,并提供了解除隐藏的方法。最后通过完整代码演示了三种机制的实际应用场景。

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Walker Zhang
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