dynamic_cast与typeid关键字

本文详细介绍了C++的运行时类型识别(RTTI)机制,包括dynamic_cast和typeid的使用方法,并通过实例演示了如何利用这些特性进行类型检查和安全转换。


C++的RTTI包含三部分内容:dynamic_cast, typeid和type_info(很少直接使用,但是需要了解一下,type_info的定义是由编译器定的,但是共同的是它包含一个name()函数)


dynamic_cast关键字的用法:




class Base1 {};
class Derive1: public Base1 {};
class Base2 
{
public:
	virtual void fun(void) {}
};
class Derive2: public Base2 {};
class Derive22:public Base2 {};

void main()
{
	cout << typeid(1.1f).name() << endl;

	Derive1 d1;
	Base1 &b1 = d1;
	cout << typeid(b1).name() << endl; //输出“class Base1”,因为Derive1和Base1之间没有多态性

	Derive2 d2;
	Base2 &b2 = d2;
	cout << typeid(b2).name() << endl; //输出“class  Derive2”,因为Derive1和Base1之间有了多态性

	// 指针强制转化失败后可以比较指针是否为零,而引用却没办法,所以引用制转化失败后抛出异常
	Derive2 *pb1 = dynamic_cast<Derive2 *>(&b2); // 输出"true",因为b2本身就确实是Derive2
	cout << boolalpha << (0!=pb1) << endl;
	Derive22 *pb2 = dynamic_cast<Derive22*>(&b2); //输出"false",因为b2本身不是Derive2
	cout << boolalpha << (0 != pb2) << endl;

	//引用转化
	try
	{
		Derive2 &rb1 = dynamic_cast<Derive2&>(b2);//输出“true”,因为b2本身就是Derive2类型
		cout << "true" << endl;
	}
	catch (bad_cast) //引用转化时,如果失败返回的是 bad_cast,指针转化失败返回的是 NULL(0),这是二者的不同之处
	{
		cout << "false" << endl;
	}
	try
	{
		Derive22 &rb2 = dynamic_cast<Derive22&>(b2); //b2本身是Derive2类型,不是Derive22类型
		cout << "true" << endl;
	}
	catch (bad_cast)
	{
		cout << "false" << endl;
	}
}










typeid关键字的用法:





class A
{
public:
	virtual void func() {}
};

class B:public A
{
public:
	void func() {}
};

void main()
{
	A *pa;
	B b, *pb;
	pb = &b;
	pa = pb;
	cout << "Name1: " <<(typeid(pa).name()) << endl; //输出 class A
	cout << "Name2: " <<(typeid(pb).name()) << endl; //输出 class B
	cout << "*pa == *pb : " << (typeid(*pa).name() == typeid(*pb).name()) << endl; //二者相等,因为A中有虚函数

}









总结:

typeid(pa)返回的是指针类型。如果要返回对象的类型需要使用引用或者对象作为参数传递给typeid。

dynamic_cast是个运行时操作,但是它完全依赖虚函数表,如果某个两个类之间有继承关系,但是没有虚函数,那么dynamic_cast不能进行转化



基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样统计,通过模拟系统元件的故障修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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