虚函数及虚函数表

C++知识积累:如何获取虚函数表以及虚函数地址 如果一个类中存在虚函数的话,那么编译器就会为这个类生成一个虚函数表,这个虚函数表中按照个虚函数的声明顺序存放了各个虚函数的地址,需要注意的是,这个虚函数表并不存在于类中,而对于这个类的每个对象,编译器都会为其生成一个透明不可见的指针,这个指针就是虚函数表指针,位于该对象内存中的开头,并指向了虚函数表的位置。换句话说,如果一个类中存在虚函数,假设声明一个对象a,在32位的编译情况下,对... 阅读详情

虚函数表是不是存放在一个固定的地方,不管有多少对象,虚函数表都是在哪,虚函数指针去找它的地址,不同对象有不同的虚函数指针,指针的内容指向都一样?

🎯 你的判断逐条确认:
1️⃣ “虚函数表是不是存放在一个固定的地方?”

✅ 是的。

每个带虚函数的类,在程序编译时会生成一张虚函数表(VTable)。

这张表是只读数据(通常在 .rodata 段),在程序启动后存放在固定的内存地址。

不管有多少对象,这张虚表都只生成一份。

2️⃣ “不管有多少对象,虚函数表都是在哪”

✅ 对,只有一张虚函数表,所有对象共享。

比如你有一个类 A,它有虚函数 foo() 和 bar(),那么:

编译器会生成一张表(VTable):[&A::foo, &A::bar]

不管你创建多少个 A 的对象,这张表都只有一份,所有对象共用。

3️⃣ “虚函数指针去找它的地址”

✅ 是的,vptr 是对象中的一个隐藏指针,指向那张虚函数表。

每个对象在其内存布局的最前面,会有一个隐藏的成员变量,叫做 vptr(虚函数指针)。

当你调用一个虚函数时,C++ 编译器会生成类似下面的代码(伪代码):

obj->vptr[3]()  // 调用虚表中第3个函数指针


也就是说:

对象自身不存函数指针,它只是通过 vptr 这条“索引路径”去找那张共用的虚函数表。

4️⃣ “不同对象有不同的虚函数指针,指针的内容指向都一样”

✅ 完全正确!

每个对象有自己的 vptr 成员(虽然你代码里看不到,是编译器自动加的)。

但是:对象的 vptr 值是一样的,因为它们都指向同一张虚函数表。

例子:

A a1, a2;


在内存中:

对象	vptr 的值
a1.vptr	→ 指向 vtable for A 的地址
a2.vptr	→ 同样指向 vtable for A 的地址
📌 图示理解(可选)

假设类 A 有两个虚函数:

class A {
public:
    virtual void foo();
    virtual void bar();
};

编译器会生成:
vtable_A:
    +0 → &A::foo
    +8 → &A::bar

每个对象:
a1:
    vptr → vtable_A

a2:
    vptr → vtable_A

✅ 总结你的理解是否正确?
你说的内容	是否正确	说明
虚函数表只有一份,存在固定地方	✅	每个类一张表,存在 .rodata 段
所有对象共用虚表,只是有不同的 vptr	✅	每个对象有自己的 vptr 指针
不同对象的 vptr 内容一样,都是指向那张虚表	✅	这就是多态的基础
虚函数调用通过 vptr 间接跳转实现	✅	即运行时多态(runtime dispatch)
虚函数指针 虚函数表 虚函数指针和虚函数表 1.虚函数的含义 只有用virtual声明类的成员函数,称之为虚函数。 2.虚函数的作用 就是一句话:实现多态的基石 实现多态的三大步: 1.存在继承关系 子类继承父类 2.子类重写父类的virtual function 3.子类以父类的指针或者是引用的身份出现 3.虚函数的实现原理 多态的实现原理 相信很多人都能说出来其中实现关键原理,就是两点:虚函数表指针(vptr),虚... 阅读详情

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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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