c++第十天(隐藏与覆盖)(面试常问)

目录

一、隐藏的概念

二、覆盖

三、继承和组合


一、隐藏的概念

1.当子类 与 父类  含有同名函数时,子类就会把父类的函数接口给隐藏掉。  

2.被隐藏后的接口,可以使用 域操作符 :: 显示出来。

3.当子类 与 父类  含有同名函数时,同名函数无法 重载。  

class base 
{
public: 
    void show(int a){  //已经被隐藏了! 
      cout <<   "show base" << a << endl;
}    
};

class  xbase : public base {
public: 
    void show(int a,int b){
      cout <<   "show xbase" << a <<":"<< b << endl;
}  
};
子类的优先级高

只要派生类中含有与基类的同名函数就会把基类的函数给隐藏了! 

xbase(子类) tmp;

base (父类) &t = tmp;

//引用tmp; t . show(); //把隐藏的接口显示出来 。

4、子类函数与父类函数的名称相同,参数也相同,但是父类函数没有virtual,父类函数被隐藏 。

5、当子类 与 父类 含有同名函数时,同名函数无法重载。 

注:使用域操作符可以实现父子类函数重载。

#include<iostream>
using namespace std;

当一个类中有一个或多个虚拟函数,那么这个类在创建对象的时候就会创建一个虚表!
虚表就是一个存放虚函数"指针"的表格。
64位系统虚指针的大小也为8字节。
利用虚函数解决二义性。

//基类
class base{
public:
    base() {cout << "构造函数base\n";}

    virtual void show(){
        cout << "show() base" << endl;
    }
    void show_base(){
        cout << "我是base\n";
    }
};

//多级继承(派生类)
class base_a : public virtual base{
public:
    base_a() {cout << "构造函数base_a\n";}
    void show_base(){
        cout  << "我是base_a\n";
    }
};

//多级继承(派生类)
class base_b : public virtual base{
public:
    base_b() {cout << "构造函数base_b\n";}
};

//多继承(派生类的子类)
class base_c : public base_a, public base_b{
public:
    base_c() {cout << "构造函数base_c\n";}
};

int main()
{
    base_c c;
    c.show();   //子类和父类函数重名
    c.base::show_base();    用域操作符引出类的函数,解决二义性
    c.base_a::show_base();     用域操作符引出类的函数
    
}

二、覆盖

1、如果子类和父类有同样的函数,且父类是虚函数,那么子类会把父类的虚函数覆盖。

2、要求:函数名字与参数都相同, 父类的函数是虚函数(virtual)。

3、如果没有多级继承,那么父子函数同名优先使用子类函数。

#include<iostream>
using namespace std;

//基类
class base{
public:
    base() {cout << "构造函数base\n";}

    virtual void show(){    //父类的函数是虚函数,将被子类函数覆盖
        cout << "show() base" << endl;
    }
};

//多级继承(派生类)
class base_a : public virtual base{
public:
    base_a() {} 
};

//多级继承(派生类)
class base_b : public virtual base{
public:
    base_b() {}
};

//多继承(派生类的子类)
class base_c : public base_a, public base_b{
public:
    base_c() {}
    void show(){
        cout << "父类的虚函数已被我覆盖\n";
    }
};

int main()
{
    base_c c;
    c.show();
}

三、继承和组合

组合 :一个类中包含另外一个类

继承 : 一个类是通过另外一个类派生出来的。

人类派生出,警官类,警官类中养了一条警犬。

#include<iostream>
#include<string.h>
using namespace std;

类的组合继承
拷贝构造函数:一个类通过另一个类初始化
引用另一个类去初始化的时候可以直接放入参数列表
总结:构造函数执行顺序: 基类构造  -> 组合类的构造  -> 派生类的构造
人类(基类)
class Person{
public:
    Person(const char *face){
        strcpy(this->face,face);
        cout << "1、人类的构造\n";
    }
    ~Person(){cout << "1.(1)人类的析构\n";}

private:
    char face[10];
};

//狗类(组合类)
class Dog{
public:
    Dog(){}
    Dog(const char *name,int age):age(age){
        strcpy(this->name,name);
        cout << "2、狗的构造\n";
    }
    Dog(Dog &tmp){  拷贝构造函数只是类外的类帮忙赋值的时候调用,可以自己写也可以系统默认。
        this->age = tmp.age;
        strcpy(this->name,tmp.name);
        cout << "2.(2)狗的拷贝构造\n";
    }
    ~Dog(){cout << "2.(3)狗的析构\n";} 

private:
    char name[10];
    int age;
};

//学生类(派生类),养了一只狗
class Student : public Person{
public:
    Student(const char *name,int age,const char *face,Dog &d):age(age),Person(face),d(d){ 类外赋值
        strcpy(this->name,name);
        cout << "3、学生的构造\n";
    }
    ~Student(){cout << "3.(1)学生的析构\n";}
   
private:
    char name[10];
    int age;
    Dog d;
};

int main()
{
    Dog d("小黄",2);

    Student S("阿芳",23,"yellow",d);  类外(另一个类)帮忙赋值,调用拷贝构造函数
}

组合:其实就是在一个类的数据成员里面加入了另一个类作为成员数据。类的初始化在参数列表里面直接写:数据成员(传递的参数)。

### LlamaIndex 多模态 RAG 实现 LlamaIndex 支持多种数据类型的接入与处理,这使得它成为构建多模态检索增强生成(RAG)系统的理想选择[^1]。为了实现这一目标,LlamaIndex 结合了不同种类的数据连接器、索引机制以及强大的查询引擎。 #### 数据连接器支持多样化输入源 对于多模态数据的支持始于数据收集阶段。LlamaIndex 的数据连接器可以从多个异构资源中提取信息,包括但不限于APIs、PDF文档、SQL数据库等。这意味着无论是文本还是多媒体文件中的内容都可以被纳入到后续的分析流程之中。 #### 统一化的中间表示形式 一旦获取到了原始资料之后,下一步就是创建统一而高效的内部表达方式——即所谓的“中间表示”。这种转换不仅简化了下游任务的操作难度,同时也提高了整个系统的性能表现。尤其当面对复杂场景下的混合型数据集时,良好的设计尤为关键。 #### 查询引擎助力跨媒体理解能力 借助于内置的强大搜索引擎组件,用户可以通过自然语言提问的形式轻松获得所需答案;而对于更复杂的交互需求,则提供了专门定制版聊天机器人服务作为补充选项之一。更重要的是,在这里实现了真正的语义级关联匹配逻辑,从而让计算机具备了一定程度上的‘认知’功能去理解和回应人类意图背后所蕴含的意义所在。 #### 应用实例展示 考虑到实际应用场景的需求多样性,下面给出一段Python代码示例来说明如何利用LlamaIndex搭建一个多模态RAG系统: ```python from llama_index import GPTSimpleVectorIndex, SimpleDirectoryReader, LLMPredictor, PromptHelper, ServiceContext from langchain.llms.base import BaseLLM import os def create_multi_modal_rag_system(): documents = SimpleDirectoryReader(input_dir='./data').load_data() llm_predictor = LLMPredictor(llm=BaseLLM()) # 假设已经定义好了具体的大型预训练模型 service_context = ServiceContext.from_defaults( chunk_size_limit=None, prompt_helper=PromptHelper(max_input_size=-1), llm_predictor=llm_predictor ) index = GPTSimpleVectorIndex(documents, service_context=service_context) query_engine = index.as_query_engine(similarity_top_k=2) response = query_engine.query("请描述一下图片里的人物表情特征") print(response) ``` 此段脚本展示了从加载本地目录下各类格式文件开始直到最终完成一次基于相似度排序后的top-k条目返回全过程。值得注意的是,“query”方法接收字符串参数代表使用者想要询问的内容,而在后台则会自动调用相应的解析模块并结合先前准备好的知识库来进行推理计算得出结论。
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