C++中重载 覆盖 隐藏的区别

本文详细阐述了函数重载与覆盖的概念及区别,包括它们的定义、使用条件及应用场景。介绍了如何通过参数的不同实现重载,以及如何利用virtual关键字进行函数覆盖。

重载:

重载特性:

(1)相同的范围

(2)函数名字相同

(3)参数不同

(4)virtual关键字可有可无

class A

{

public:

void Func(int a, int b);

void Func(int a);

};

这就是对函数进行了重载。

注:对于全局函数也是可以重载的,第一个条件中只要范围相同就可以。

覆盖

覆盖的特性:

(1)不同的范围(分别位于派生类和基类)

(2)函数名字相同

(3)参数相同

(4)基类函数必须有virtual关键字

class A

{

public:

virtual int add(int x, int y);

}


class B : public A

{

public:

virtual int add(int x, int y);

}

这里就是B类中的add函数覆盖了A类中的add函数

隐藏

(1)如果派生类的函数与基类的函数同名,并且参数也相同,但是基类函数没有virtual关键字,此时基类的函数被隐藏。

(2)如果派生类的函数与基类的函数同名,但是参数不同,此时,无论有无virtual关键字,基类的函数将被隐藏



【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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