友元的3种形式,及利弊

以前我们要在类的外部访问类的私有数据成员,是通过类的公有函数(接口),现在我学到了另一种方式——友元(friend member)

一.友元的三种形式

1.友元函数

一个不属于任何类的普通函数声明为当前类的友元,此函数称为当前类的友元函数。

在类的定义中,增加对该函数的原型声明:  friend 函数返回类型 函数名 (形式参数表);

声明举例: friend bool Equal(Croster&,Croster&);

另外:参数采用引用可以避免调用复制构造函数,提高代码执行效率。

友元函数在类的定义中给出原型声明,声明的位置任意,不受访问属性的限制。

友元函数定义前面不加friend关键字

该友元函数的定义可以在类内(内联)或者类外完成,通常在类外完成。 

类内:

friend bool Equal(Croster&A,Croster&B)

{

if(A.GPA==B.GPA)

return true;

else

return false;

}

友元函数提供了在不同类成员函数之间,成员函数与普通函数之间数据共享的机制,尤其是一个函数需要访问多个类时,友元函数非常有用

2.友元成员

A类的成员函数作为B类的友元,此成员函数称为B类的友元成员,友元成员函数不仅可以访问自己类的所有成员还可以访问B类所有成员,A类的成员函数作为B类的友元成员,必须先定义A类,在声明友元成员时,要加上成员函数所在类的类名和域解析符;如

friend void Croster::PrintReport(const CDate&date)const;

使用到友元成员时,第一个类定义完成后,不能立即实现其成员函数,因为该函数在第二个类中用到了第二个类型,需要完成两个类的声明后,依次实现各类型的成员函数

3.友元类

friend 类名;

A类声明B类是自己的友元类,等于授予B类所有成员函数都可以直接访问A类所有成员的权限。

友元关系是单向的,不具有交换性。只有AB互相声明对方为友元类才可以实现互访。

友元关系不具有传递性,B是A的友元,C是B的友元,但C不是A的友元。

使用友元的利弊:

利:避免频繁调用类的接口函数,提高程序运行速度,特别是频繁使用类的私有数据成员,节省系统开销。

弊:友元破坏了类的整体操作性和类的封装性,使用友元时,要在效率和安全方面折中考虑。

### C++ 中的指数运算实现 在 C++ 编程语言中,由于缺乏专用的指数运算符,因此通常依赖于标准库函数 `pow()` 来完成指数运算的任务。以下是有关如何通过 `pow` 函数以及可能的替代方案来实现指数运算的具体说明。 #### 使用 `pow` 函数 C++ 提供了一个名为 `pow` 的数学库函数,该函数位于 `<cmath>` 或 `<math.h>` 头文件中[^2]。此函数允许程序员轻松计算任意底数和指数的结果。它的语法如下所示: ```cpp double pow(double base, double exponent); ``` 其中: - 参数 `base` 表示底数; - 参数 `exponent` 则表示指数; 例如,如果想求 \(3\) 的 \(4\) 次方,则可以通过调用 `pow(3, 4)` 实现这一目标[^5]。 #### 替代方案:手动实现幂运算逻辑 尽管可以直接利用 `pow` 函数处理大多数情况下的指数运算需求,但在某些场景下也可能考虑自行编写算法作为替代方式之一。下面展示了一种简单的递归版本实现整数次幂的方法: ```cpp double power(double base, int exp){ if(exp == 0) return 1; else if (exp > 0) return(base * power(base, exp -1)); else return(1 / power(base,-exp)); } ``` 上述代码片段定义了一个新的 `power` 函数,它能够接受浮点型基础数值与整型指数值,并返回相应的结果。需要注意的是这种方法仅适用于正负整数类型的指数输入[^3]。 另外值得注意的一点是,在实际应用过程中应当注意边界条件检查(比如当遇到零做除数的情况),并优化性能表现较差的部分以提高效率。 #### 关于重载运算符的可能性探讨 虽然理论上可以尝试自定义一个新的二运算符代表指数操作,但由于 C++ 已经固定了可用的操作符集合范围,所以无法新增额外的标准符号用于表达这种关系。不过仍然存在一种变通办法——即创建类成员或者全局友元形式的新类型转换机制配合现有加减乘除之外的功能扩展达成近似效果[^4]。然而这种方式较为复杂且容易引起混淆,故一般不推荐采用除非确实必要场合才考虑实施此类设计思路。 ### 总结 综上所述,对于绝大多数常规情形而言,借助内置支持良好的 `pow` 方法即可满足日常开发工作中涉及到的各种幂运算需求;而对于特殊定制化要求较高的项目则需权衡利弊后再决定是否引入更复杂的解决方案。
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