C++中成员函数的重载、覆盖与隐藏

本文详细解析了 C++ 中成员函数的重载、覆盖与隐藏的区别,通过实例说明了它们各自的特征及使用场景,帮助读者理解并正确应用这些概念。

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成员函数的重载(overload)覆盖(override)隐藏(hide)很容易混淆,C++程序员必须要搞清楚概念,否则错误将防不胜防。我就是深有体会的。O(∩_∩)O~

这里的两篇论文讲的挺好:

http://hzhping350.blog.163.com/blog/static/831207362008845324640/

http://blog.youkuaiyun.com/kendiv/article/details/675940

8.2.1 重载与覆盖
成员函数被重载的特征:
(1)相同的范围(在同一个类中);
(2)函数名字相同;
(3)参数不同;
(4)virtual 关键字可有可无。
覆盖是指派生类函数覆盖基类函数,特征是:
(1)不同的范围(分别位于派生类与基类);
(2)函数名字相同;
(3)参数相同;
(4)基类函数必须有virtual 关键字。

如下的8-2-1 示例中,函数Base::f(int)与Base::f(float)相互重载,而Base::g(void)被Derived::g(void)覆盖。

示例8-2-1 成员函数的重载和覆盖

#include <iostream.h>
class Base
{
public:
    void f(int x)
    {
        cout << "Base::f(int) " << x << endl;
    }
    void f(float x)
    {
        cout << "Base::f(float) " << x << endl;
    }
    virtual void g(void)
    {
        cout << "Base::g(void)" << endl;
    }
};
class Derived : public Base
{
public:
    virtual void g(void)
    {
        cout << "Derived::g(void)" << endl;
    }
};
void main(void)
{
    Derived d;
    Base *pb = &d;
    pb->f(42); // Base::f(int) 42

    pb->f(3.14f); // Base::f(float) 3.14
    pb->g(); // Derived::g(void)
}
8.2.2 令人迷惑的隐藏规则

本来仅仅区别重载与覆盖并不算困难,但是C++的隐藏规则使问题复杂性陡然增加。
这里“隐藏”是指派生类的函数屏蔽了与其同名的基类函数,规则如下:
(1)如果派生类的函数与基类的函数同名,但是参数不同。此时,不论有无virtual关键字,基类的函数将被隐藏(注意别与重载混淆)。
(2)如果派生类的函数与基类的函数同名,并且参数也相同,但是基类函数没有virtual关键字。此时,基类的函数被隐藏(注意别与覆盖混淆)。
如示例程序(a)中:
(1)函数Derived::f(float)覆盖了Base::f(float)。
(2)函数Derived::g(int)隐藏了Base::g(float),而不是重载。
(3)函数Derived::h(float)隐藏了Base::h(float),而不是覆盖。

总之:对于一般(非虚)函数,只要同名,派生类就隐藏基类。

示例8-2-2(a)成员函数的重载、覆盖和隐藏

#include <iostream.h>
class Base
{
public:
    virtual void f(float x)
    {
        cout << "Base::f(float) " << x << endl;
    }
    void g(float x)
    {
        cout << "Base::g(float) " << x << endl;
    }
    void h(float x)
    {
        cout << "Base::h(float) " << x << endl;
    }
};
class Derived : public Base
{
public:
    virtual void f(float x)
    {
        cout << "Derived::f(float) " << x << endl;
    }
    void g(int x)
    {
        cout << "Derived::g(int) " << x << endl;
    }
    void h(float x)
    {
        cout << "Derived::h(float) " << x << endl;
    }
};
据作者考察,很多C++程序员没有意识到有“隐藏”这回事。由于认识不够深刻, “隐藏”的发生可谓神出鬼没,常常产生令人迷惑的结果。

示例(b)中,bp 和dp 指向同一地址,按理说运行结果应该是相同的,可事实并非这样。

示例8-2-2(b) 重载、覆盖和隐藏的比较

void main(void)
{
    Derived d;
    Base *pb = &d;
    Derived *pd = &d;
// Good : behavior depends solely on type of the object
    pb->f(3.14f); // Derived::f(float) 3.14
    pd->f(3.14f); // Derived::f(float) 3.14
// Bad : behavior depends on type of the pointer
    pb->g(3.14f); // Base::g(float) 3.14
    pd->g(3.14f); // Derived::g(int) 3 (surprise!)
// Bad : behavior depends on type of the pointer
    pb->h(3.14f); // Base::h(float) 3.14 (surprise!)
    pd->h(3.14f); // Derived::h(float) 3.14
}

8.2.3 摆脱隐藏
隐藏规则引起了不少麻烦。示例8-2-3 程序中,语句pd->f(10)的本意是想调用函数Base::f(int),但是Base::f(int)不幸被Derived::f(char *)隐藏了。由于数字10

不能被隐式地转化为字符串,所以在编译时出错。

示例8-2-3 由于隐藏而导致错误

class Base
{
public:
    void f(int x);
};
class Derived : public Base
{
public:
    void f(char *str);
};
void Test(void)
{
    Derived *pd = new Derived;
    pd->f(10); // error
}

从示例8-2-3 看来,隐藏规则似乎很愚蠢。但是隐藏规则至少有两个存在的理由:

 写语句pd->f(10)的人可能真的想调用Derived::f(char   *)函数,只是他误将参数写错了。有了隐藏规则,编译器就可以明确指出错误,这未必不是好事。否则,编译器会静悄悄地将错就错,程序员将很难发现这个错误,流下祸根。   

假如类Derived有多个基类(多重继承),有时搞不清楚哪些基类定义了函数f。如果没有隐藏规则,那么pd->f(10)可能会调用一个出乎意料的基类函数f。尽管隐藏规则看起来不怎么有道理,但它的确能消灭这些意外。

隐藏时,将继承类赋给基类,或者将继承类赋给继承类,函数调用将一一对应。即基类调用基类的函数,继承类调用继承类的函数。   

内容概要:本文详细介绍了扫描单分子定位显微镜(scanSMLM)技术及其在三维超分辨体积成像中的应用。scanSMLM通过电调透镜(ETL)实现快速轴向扫描,结合4f检测系统将不同焦平面的荧光信号聚焦到固定成像面,从而实现快速、大视场的三维超分辨成像。文章不仅涵盖了系统硬件的设计实现,还提供了详细的软件代码实现,包括ETL控制、3D样本模拟、体积扫描、单分子定位、3D重建和分子聚类分析等功能。此外,文章还比较了循环扫描常规扫描模式,展示了前者在光漂白效应上的优势,并通过荧光珠校准、肌动蛋白丝、线粒体网络和流感A病毒血凝素(HA)蛋白聚类的三维成像实验,验证了系统的性能和应用潜力。最后,文章深入探讨了HA蛋白聚类病毒感染的关系,模拟了24小时内HA聚类的动态变化,提供了从分子到细胞尺度的多尺度分析能力。 适合人群:具备生物学、物理学或工程学背景,对超分辨显微成像技术感兴趣的科研人员,尤其是从事细胞生物学、病毒学或光学成像研究的科学家和技术人员。 使用场景及目标:①理解和掌握scanSMLM技术的工作原理及其在三维超分辨成像中的应用;②学习如何通过Python代码实现完整的scanSMLM系统,包括硬件控制、图像采集、3D重建和数据分析;③应用于单分子水平研究细胞内结构和动态过程,如病毒入侵机制、蛋白质聚类等。 其他说明:本文提供的代码不仅实现了scanSMLM系统的完整工作流程,还涵盖了多种超分辨成像技术的模拟和比较,如STED、GSDIM等。此外,文章还强调了系统在硬件改动小、成像速度快等方面的优势,为研究人员提供了从理论到实践的全面指导。
内容概要:本文详细介绍了基于Seggiani提出的渣层计算模型,针对Prenflo气流床气化炉中炉渣的积累和流动进行了模拟。模型不仅集成了三维代码以提供气化炉内部的温度和浓度分布,还探讨了操作条件变化对炉渣行为的影响。文章通过Python代码实现了模型的核心功能,包括炉渣粘度模型、流动速率计算、厚度更新、三维模型的集成以及可视化展示。此外,还扩展了模型以考虑炉渣组成对特性的影响,并引入了Bingham流体模型,更精确地描述了含未溶解颗粒的熔渣流动。最后,通过实例展示了氧气-蒸汽流量增加2%时的动态响应,分析了温度、流动特性和渣层分布的变化。 适合人群:从事煤气化技术研究的专业人士、化工过程模拟工程师、以及对工业气化炉操作优化感兴趣的科研人员。 使用场景及目标:①评估不同操作条件下气化炉内炉渣的行为变化;②预测并优化气化炉的操作参数(如温度、氧煤比等),以防止炉渣堵塞;③为工业气化炉的设计和操作提供理论支持和技术指导。 其他说明:该模型的实现基于理论公式和经验数据,为确保模型准确性,实际应用中需要根据具体气化炉的数据进行参数校准。模型还考虑了多个物理场的耦合,包括质量、动量和能量守恒方程,能够模拟不同操作条件下的渣层演变。此外,提供了稳态求解器和动态模拟工具,可用于扰动测试和工业应用案例分析。
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