c++中的多态

        多态,顾名思义,就是多种形态。总的来说就是一句话:使基类指针或引用可以访问子类对象。

        介绍多态前,先说函数调用捆绑。

        把函数体与函数调用相联系称为捆绑(binding)。当捆绑在程序运行之前(由编译器和连接器)完成时,这个叫早捆绑(early bingding)。在C语言中,捆绑的方式只有一种——早捆绑。而在运行时发生的捆绑,叫做动态捆绑(dynamic binding)或者运行时捆绑(runtime binding)。在c++中,通过在基类中声明函数时使用virtual关键字,告诉编译器使用晚捆绑。晚捆绑只对virtual函数起作用,而且只在使用含有virtual函数的基类的地址时发生。

        为了实现多态,编译器对每个包含虚函数的类创建一个vtab(虚函数表)和一个vptr(指针),并在构造函数中初始化vptr指向vtab,并把声明的虚函数的地址放到vtab中。一般这个vtab的地址是在类对象地址的最前面,所以现在这个时候,this指针和vptr指针指向的地址应该一致——指向这个类对象的首地址。

        当子类继承这个基类时,子类也会继承这个vptr,而子类的vptr也指向自己的这个vptr,其vptr的位置与基类中vptr的位置一样——在对象的最前面,此时不论在子类中该函数是否有virtual关键字,这个函数都是虚函数。如果在子类中又增加了virtul函数,则编译器会在从基类继承的、子类自己的vtab最下面插入这个新的virtual函数的地址。

        因为是晚绑定,所以函数在编译的过程中,不会绑定其调用地址。在程序运行中,调用virtual的时候,如果是通过基类指针或者引用调用虚函数时,如果该基类指针或引用指向的是子类对象,则会查找基类指针指向的子类的vtab,从而取得正确的函数地址,然后调用该函数,这就实现了多态。

        下面看代码:

         

#include <iostream>
using namespace std;

class Base
{
public:
    virtual void show(){cout<<"base show"<<endl;}
};

class A : public Base
{
public:
    void show(){cout<<"A show"<<endl;}
};

class B : public Base
{
public:
    void show(){cout<<"B show"<<endl;}
};

void pt(Base& b)
{
    b.show();
}

int main()
{
    A a;
    B b;
    
    Base& base = b;
    pt(base);

    return 0;
}

        此时打印的是B show。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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