effective c++ 笔记之static_cast

本文探讨了C++中类继承与成员访问的机制,包括如何通过静态_cast实现父类函数的调用,以及成员变量的引用和修改。通过实例代码展示了在不同函数调用场景下成员变量的变化情况。

尽量少用转型动作章节中讲到。子类执行的f并不是在当前对象上执行父类函数,只是在base class的副本上执行。那么


如下执行后,副本值被改写,而d的i依然是初始化时候的0

#include <stdio.h>

#include <stdlib.h>


#include <iostream> // std::cout
#include <thread>   // std::thread

class B{
public :
int i=0;
public:
void f(){
i=1;
}
};
class D:B{
public:
void f(){
static_cast<B>(*this).f();
//i=2;
}
void f1(){
int i2=static_cast<B>(*this).i;
i2=3;
}
void f2(){
int i2=i;
i2=3;
}


};
/*
 * ===  FUNCTION  =========================================================
 *         Name:  main
 *  Description:  program entry routine.
 * ========================================================================
 */
int main(int argc, const char *argv[])
{
class D d;
d.f();
d.f1();
d.f2();


int a=1;




    return EXIT_SUCCESS;
}  /* ----------  end of function main  ---------- */

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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