C++继承的相关概念

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继承最主要的作用是实现多态

*无论是哪种继承,对象都不能访问父类的私有成员

公有继承

#include <iostream>

using namespace std;

class base
{
private:
    int x;
};

class D : public base   //D公有继承父类base
{
public:
   int y;
};

int main()
{
    cout << sizeof(D) << endl;  //大小为8字节,说明子类继承父类时
                                //不仅仅只继承父类的公有部分,推翻之前的只继承父类公有部分的说法
    return 0;
}
#include <iostream>

using namespace std;

class base
{
public:
    base() : x(0)
    {}
    ~base(){}
public:
    void show_base()
    {
        cout << "base :: show_base()!" << endl;
    }
public:
    void SetX(int data)
    {
        x = data;
    }
protected:    //保护属性只有在继承中才可以体现其作用
    void print_base()
    {
        cout << "base :: print_base()!" << endl;
    }
private:
    int x;
};


//公有继承:
//    相当于把父类的所有信息(除了父类的构造和析构函数)全部继承,
// 父类的私有,公有,保护继承到子类后仍维持之前的属性
//
//对于派生类(子类)内部:
//    对于父类的私有成员无论什么继承方式,子类都不可直接访问,要通过父类的保护或公有方法进行访问
//    公有继承不可以直接访问父类的私有成员,但可以直接访问父类的公有和保护成员
//    
//对于对象:
//    公有继承时父类的保护成员不可以直接访问
//    通过对象永远只能访问公有方法;保护和私有永远不可通过对象访问
//
class D : public base   //D公有继承父类base
{
public:
    D() : y(0)
    {}
    ~D()
    {}
public:
    void setdata(int data)
    {
        y = data;   //ok,D的公有方法访问自己的私有数据
      //x = data;   //不可以,虽然D继承了父类相当于D也拥有x成员,
                    //但是不能直接对父类的私有成员操作,
        SetX(data); //要想访问父类的私有成员必须通过父类的公有方法(无论哪种继承方式)
    }
public:
    void show_D()
    {        
        cout << "D :: show_D()!" << endl;
        show_base();   //子类可以直接调用父类的公有方法
    } 
protected:
    void print_D()
    {
        cout << "D :: print()_D" << endl;
    }
private:
   int y;
};


//划分为两个层次
//1.派生类内部能否访问父类
//2.对象能否访问
int main()
{
    base b;    //b不可直接访问其私有数据(要通过公有方法)
               //b不可调用其保护方法,只能调用其公有方法


    //针对派生子类
    D d;
    d.show_base();    //可以访问
    d.show_D();       //可以访问
  //d.print_base();   //d对象不可以访问父类的保护成员
  //d.print_D();      //d对象不可以访问子类的保护成员


    cout << sizeof(D) << endl;   //大小都为8字节,无论是公有,保护还是私有继承父类
    return 0;
}

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
保护继承

#include <iostream>

using namespace std;

class base
{
public:
    base() : x(0)
    {}
    ~base(){}
public:
    void show_base()
    {
        cout << "base :: show_base()!" << endl;
    }
public:
    void SetX(int data)
    {
        x = data;
    }
protected:
    void print_base()
    {
        cout << "base :: print_base()!" << endl;
    }
private:
    int x;
};


//保护继承:
//    保护继承时,相当于将父类的除去构造和析构的所有信息都继承,
//    不过继承为子类的保护成员(原先的保护和公有)(原先的私有保护继承后仍为私有)
//对于派生类内部:
//    子类不能访问父类的私有成员
//    子类可以访问父类的公有和保护成员
//
//对于对象:
//    子类对象可以访问自身的公有成员,
//    但子类对象不可访问父类的公有成员
//

class D :  protected base   //此处的继承方式针对的是对象的操作的限制
{
public:
    D() : y(0)
    {}
    ~D()
    {}
public:
    void setdata(int data)
    {
        y = data;   //ok,D的公有方法访问自己的私有数据
    }
public:
    void show_D()
    {        
        cout << "D :: show_D()!" << endl;
        show_base();    //保护继承,可以访问父类的公有成员  
        print_base();   //保护继承,可以访问父类的保护成员
    } 
protected:
    void print_D()
    {
        cout << "D :: print()_D" << endl;
    }
private:
   int y;
};


//划分为两个层次
//1.派生类内部能否访问父类
//2.对象能否访问


int main()
{
    D d;
    d.show_D();      //可以
  //d.show_base();   //不可以访问,对于子类该方法是保护属性,子类对象不可访问父类的保护成员
}

私有继承

#include <iostream>

using namespace std;

class base
{
public:
    base() : x(0)
    {}
    ~base(){}
public:
    void show_base()
    {
        cout << "base :: show_base()!" << endl;
    }
public:
    void SetX(int data)
    {
        x = data;
    }
protected:
    void print_base()
    {
        cout << "base :: print_base()!" << endl;
    }
private:
    int x;
};


//私有继承:
//    相当于将父类的所有信息(除去构造和析构)都拷贝至子类的私有部分
//
//对于派生类内部:
//    私有继承仅仅是将父类的成员当作i是子类的私有成员,但是访问方式仍不变
//
//对于对象:
//    父类的所有信息都不可访问(包括公有和保护成员);因为父类的一切对于子类对象来说都是私有的,所以子类对象不可直接访问


class D :  private base   //此处的继承方式针对的是对象的操作的限制
{
public:
    D() : y(0)
    {}
    ~D()
    {}
public:
    void setdata(int data)
    {
        y = data;   //ok,D的公有方法访问自己的私有数据
    }
public:
    void show_D()
    {        
        cout << "D :: show_D()!" << endl;
        show_base();    //可以访问,虽然继承下来后作为子类的私有成员,
                        //但是子类的公有方法可以访问其私有成员
        print_base();   //也可以访问父类的保护成员(原因同上)
    } 
protected:
    void print_D()
    {
        cout << "D :: print()_D" << endl;
    }
private:
   int y;
};


//私有继承的用处:
//    C公有继承了D,D私有继承了base,但base在D中是私有属性,C继承了D之后,
//    C不能直接访问base,因为在D内base相当于D的私有成员,
//    所以对C来说无法访问父类D的私有成员;
//

class C : public D
{
public:
    void show_C()
    {
      //show_base();   //不可访问(私有继承(多重继承时)),但可以在保护和公有继承时访问
    }
}
//划分为两个层次
//1.派生类内部能否访问父类
//2.对象能否访问


int main()
{
    D d;
}
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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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华为技术有限公司内部技术规范。本规范制定了编写C语言程序的基本原则、规则和建议。从代码的清晰、简洁、可测试、安全、程序效率、可移植各个方面对C语言编程作出了具体指导。

C++学习之继承中的相关概念

1.继承中的构造和析构的顺序 父类先构造,子类再构造 子类先析构,父类再析构 2.父类中所有的非静态成员属性都会被子类继承下去 父类中的私有成员属性,是被编译器给隐藏了,因此是访问不到的,但是确实是被继承下去了。 可定义一个对象,用sizeof验证 3.继承中出现同名的问题 默认是当前子类的;如果要用父类的,需要加父类的作用域。 成员变量 成员函数 如果子类中出现和父类同名的成员函数,那么子类中会隐藏调父类中所有的成员函数(函数重载),如果子类中要调用,则需要加作用域。 ...

weixin_42097108的博客 102

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

C/C++相关概念和易错知识点(40)(赋值兼容转换、多继承、继承与组合)

而一般来讲,protected成员更倾向于类功能的底层,函数更多,父类的书写者不可能去考虑子类调用的情况来适配,这对于书写子类功能的人来说无疑是一场灾难。,我们只能调用该类向外展示的函数接口,其余细节完全不知道,因此如果这个类出现了毛病,有人去维护,它们只需要修bug就行了,只需要保证对外提供的接口是安全的,功能是正常的就可以了。我们会发现,BCD都没有问题,但E就有问题了,E通过两条继承关系链继承了两次A,意味着E里面有两份A的成员变量,这是单继承永远碰不到的情况,这叫。这是子类给父类赋值的一种操作。

SGlow0708的博客 1699

C/C++相关概念和易错知识点(39)(继承规则、继承下的构造和析构、函数隐藏)

很多人会以为能像函数重载的调用那样根据参数匹配程度来调用,但这个逻辑在继承里走不通,万一我就想利用隐式类型转换调用子的成员函数,但是参数却匹配了父的成员函数呢?父的成员是protected意味着这些成员对外是个秘密,但在自己家庭中不算个秘密,但家庭中的每个人都有义务对外保守这个秘密,即protected无论以何种方式继承对外都不可见。继承的本质是复用,是结构上的继承而不是内容上的继承,近似于在子类中声明了父类的成员变量。由于在父类的析构函数调用后间接使用了父类的成员,所以出现越界访问的情况。

SGlow0708的博客 1054

C/C++相关概念和易错知识点(42)(final、override、纯虚函数、继承多态难点)

我们要理解访问限定符限制的是什么,是防止其它类调用private的函数,这里p是一个指针,本身就指向B对象的空间,只不过访问方式按A进行。如植物是一种抽象的类,而像苹果、香蕉就是具象的,单独讨论植物太过庞大,没有太大意义,因此我们的重心放在由植物具象出来的苹果,我们可以具体讨论它的成分、营养价值等。要理解这里,我们假设这个指针的类型是子类的,那如果子类又写了一个一模一样的函数构成隐藏,那么就会因为参数和假设的函数完全相同而报错,所以是行不通的。:多态调用函数的核心时动态绑定,也叫运行时绑定。

SGlow0708的博客 1465

[C++]继承

C++继承

qq_66767938的博客 1305

c++----继承(初阶)

继承(inheritance)机制是⾯向对象程序设计使代码可以复⽤的最重要的⼿段,它允许我们在保持原有类特性的基础上进⾏扩展,增加⽅法(成员函数)和属性(成员变量),这样产⽣新的类,称派⽣类。继承呈现了⾯向对象程序设计的层次结构,体现了由简单到复杂的认知过程。以前我们接触的函数层次的复⽤,继承是类设计层次的复⽤。这样看起来也可以理解为师傅与徒弟之间的关系,因为师傅把自己毕生所学传递给了徒弟,然后徒弟可以在此基础上进行增添自己的个人想法进行扩展。你这就是相当于个人的解释方法,当然也很多人认为是父与子的关系,因

2302_80318761的博客 1800

【c++】cpp类的继承

c++类的继承

hutaotaotao的博客 2297

C++如何让自己变得富有?

本篇只是介绍了C++中继承的一部分简单知识,继承的概念,继承的格式,继承方式等,对于复杂的多继承,菱形继承,下一篇会介绍.C++中的继承是面向对象编程中的一个重要概念,它允许一个类(称为子类或派生类)继承另一个类(称为父类或基类)的公共数据和函数成员。子类可以使用父类的数据和函数,同时也可以添加自己的数据和函数,将父类的功能扩展为更具体和特定的功能,使代码更加模块化和易于维护。在C++中,通过在子类定义中使用关键字“public”、“private”和“protected”来实现对继承的访问控制。

@初阶牛的博客 703

深入探索C++继承机制:从概念到实践的全面指南

继承的概念及定义:继承的概念;继承的定义:定义格式;继承方式和访问限定符;继承基类成员访问方式的变化;默认继承方式,基类和派生类对象赋值转换,继承中的作用域,派生类的默认成员函数,继承与友元,继承与静态成员,继承的方式,菱形虚拟继承,菱形虚拟继承原理,继承的总结和反思,相关笔试面试题。

Russ_Leo的博客 2705

C++(继承/虚函数)

1、在解决一个问题之前,先考虑现有的类是否能解决部分问题,如果有则继承该类,在此基础上进行扩展,以缩短解决问题的目的,代码复用。2、在解决一个复杂庞大的问题时,把问题拆分成若干个小问题,每个小问题实现一个类去解决,最后把这若干个类通过继承进行汇总,达到解决问题的目的,这个方式可以降低问题的规模、难度,也方便团队分工、协作。成员有参数构造调用方法:构造函数(...):成员名(参数)​class Aint num;public:A(void)cout << "A的无参构造" << endl;

weixin_65029285的博客 2483

继承、菱形继承、虚拟继承

面向对象编程三大特性之继承

Ape's IT Blog 429
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lm_123_456
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