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本文探讨了C++中友元机制的细节,特别是友元关系如何影响类成员的访问权限,并展示了友元特性在继承中的行为差异。通过实例,文章解释了为何友元类的子类不会继承友元关系,以及如何利用虚函数实现类似友元关系的继承。

一、友元的不可继承
/***************************************/
class B;//B的向前声明

class A
{
friend B;//若之前即无B的定义,又无其声明,则此处报错
protected:
int _i;
};

class B
{
public:
void foo()
{
_a._i=0;//可访问
}
protected:
A _a;
};

//正确:
//根据类A中定义,类B为类A的友元,所以类B可以直接访问类A的保护型成员。
/***************************************/

/***************************************/
class BC : public B
{
public:
void bar()
{
_a._i=1;//不可访问,编译出错
}
};
//错误:
//类B为类A的友元,但B的子类将不会继承友元关系,所以类BC不可直接访问类A的保护型成员。
//当一个类是另一个的类的友元类时,该友元类的子类不是这个类的友元
/***************************************/

/***************************************/
class B;//B的向前声明
class BC;//BC的向前声明
class A
{
friend B;
friend BC;//之前不要忘记BC的声明
protected:
int _i;
};
//正确:
//修改之后,类B、BC均可直接访问类A的保护型成员。
/***************************************/

二、友元的“可继承”
/***************************************/

include

class B
{
friend class A;
private:
virtual void Print() const {
std::cout << “B” << std::endl;
}
};

class D: public B
{
private:
virtual void Print() const {
std::cout << “D” << std::endl;
}
};

class A
{
public:
A() {
B b;
std::cout << “A Constructor: “;
b.Print(); // ok
//D d;
//d.Print(); // error: ‘virtual void D::Print() const’ is private
}

  void Print(const B &b) const {
      std::cout << "A --> ";
      b.Print();
  }

};

int main()
{
A a;
B b;
D d;

  a.Print(b);
  a.Print(d);

}
/***************************************/
在上面的代码中,被注释了的部分不能够通过编译,因为D不是A的友元类,B的友元关系并没有被继承。而在A的Print函数成员中,参数为基类B的const引用;而实参却可以是D类的对象,从而实现了在A类中调用D类成员的目的。当然,你完全可以把A声明为D的友元类。但是,这时主要想说明一个问题,那就是,有了虚机制,可以“继承”这种友元关系。
对这种机制的解释:首先,在A的Print函数中,通过B类对象调用其私有的虚函数(b.Print();),由于A是B的友元,该调用是完全合法的。而在用D对象调用A的Print函数时时,b.Print()调用动态绑定到了对D类对象的函数版本的调用。
这里,也说明了另外一个问题:类成员的访问控制只是在编译时有效

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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