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一个关于类的重要问题
sunc
2001-08-24 11:14:47
有时,在使用类时感到牵强附会,好象用Structure就可以了。
究竟何时该做何选择呢?
请不要光用封装、层次、抽象、多态等术语,希望是来自实践的归纳总结。
如果有名家的相关文章,同样非常感谢!
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一个关于类的重要问题
有时,在使用类时感到牵强附会,好象用Structure就可以了。 究竟何时该做何选择呢? 请不要光用封装、层次、抽象、多态等术语,希望是来自实践的归纳总结。 如果有名家的相关文章,同样非常感谢!
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sunc
2001-08-25
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这个问题还需要其他答案
LuoGD
2001-08-24
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up
书生
2001-08-24
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学习~
jeaking
2001-08-24
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当你不再以数据、算法的观点看待程序
而是以一种更接近自然的方法,那么类和对象就是很自然的事
holyfire
2001-08-24
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http://www.csdn.net/expert/Topic/142/142319.shtm
sunc
2001-08-24
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谢谢holyfire(^@L@^)推荐的文章,好文啊,作者一定是个高手,文笔也好。让我学了很多东西。
有十年没写程序了,初次接触OOP是SmallTalk,装在一台386DX33的机器上,Win3.0,内存16M,
硬盘110M,速度慢得不可思议,SmallTalk是100%的面向对象,在操作系统上再生成一个虚拟机器,虚拟机是一棵继承关系形成的树,对象都是这棵树的枝叶,再小的程序都得背着这棵树,运行根本无法脱离虚拟机,现在看来没有什么商业价值,但当时感觉真是奇妙啊。
在只有一本简略的英文手册的条件下,经过两周的摸索,我决定尝试编一个小的游戏,真是一个既兴奋又痛苦的经历。我早上9点带着方便面、热水器进机房,第二天早上7点终于完成。现在回忆当时感觉每个对象就像在内存中的活物,自动地对外界的刺激做出反应,并发出刺激,同时非常难以驾御。
C++真得很不一样,怎么说都是个半吊子的OOP,但是从古到今,总是中庸之道最成功,你总不能让每个程序后面背棵树。Windows本身现在就给我这样的感觉,又重又涩,功能很多但大多数你很少用甚至永远不会去用,还经常出现各种问题。生活在这样恶劣的环境里,我们这些技术人员,要么是天才要么是疯子或者是为了生存。
对不起,离题太远了。
不知名仁兄的文章好在那里?我认为他是让我们关注C++底层的东西,C是个半吊子的高级语言,但他和计算机本身最贴近,C++继承了C的优点,又增加了OOP以及很多好东西,一方面他提高了你的效率,一方面他使你的代码更可靠,同时又不会让你的程序背上一棵树。
至于虚拟基类和继承,只有建设VCL这样的大家伙,才能体现出最大的优越性,VCL可真是一棵好树啊,再加上事件委托机制,真是让一个个组件有些活灵活现。
自行车怎么传宗接代也上变不成电脑,OOP也不是快速原型。如果我对自行车的要求很明确,根本就不要制造一部部虚拟自行车逐步逼近。我的类也很难对别人有用。
如果树上结的果不是你要的,
你也不可能去改他的根,
否则就会树非树、果非果、根非根。
如果整棵树都是你做的,你为什么不直接做个果呢?
抬头看路
2001-08-24
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用什么方式只是形式,关键是你能否运用自如。
whitelion
2001-08-24
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如果你使用类,一个类中的变量及函数就不会和其他的同名变量和函数混用
函数及变量的引用非常容易
wolfboy
2001-08-24
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很简单的,侒自然的思维模式思考就行了
quartus ii安装教程.docx
quartus ii安装教程
tensorflow_probability-0.3.0-py2.py3-none-any.whl
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tensorflow_privacy-0.5.1-py3-none-any.whl
算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
tensorflow_recommenders-0.7.3-py3-none-any.whl
Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。
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