c++ 友元 friend的好处是?

C/C++ > C++ 语言 [问题点数:100分,结帖人zhuyf87]
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C++中什么是友元友元的存在形式有?友元有何特点?

目录 一、友元函数 1.非成员函数 2.成员函数 3.友元函数的重载 二、友元类 ...三、友元与封装性 ...C++是从结构化的C语言发展而来的,需要照顾结构化设计程序员的习惯,所以在对私有成员可访问范围的...

C++友元函数和友元类(C++ friend)详解

C++友元函数和友元类(C++ friend)详解 私有成员只能在类的成员函数内部访问,如果想在别处访问对象的私有成员,只能通过类提供的接口(成员函数)间接地进行。这固然能够带来数据隐藏的好处,利于将来程序的...

C++友元 friend

今天给大家介绍的是C++中的友元。之前介绍过const,友元的关键字是friend。但是friend和const还是有一些区别,因为友元这里不仅仅可以用来修饰函数,友元还可以是一个类。这里说一下友元到底是什么,友元的友就可以...

C++友元函数与友元类

C++类除了成员函数,静态成员函数,还有一种函数:友元函数。 友元函数和类一种朋友关系,它不属于类,但可以访问类的私有成员,它和类是一种朋友关系,也不需要用类的对象去驱动,例如下面的代码: #include &...

c++友元函数和友元

友元就是朋友,c++中为了方便访问某个类的私有成员,引入了友元的概念 友元用 “friend” 定义 友元函数 友元函数分为两种 友元全局函数 友元成员函数 友元全局函数 class Coordinate { friend void printXY...

C++ 友元

(1)是C++提供的一种破坏数据封装和数据隐藏的机制 (2)通过将一个模块声明为另一个模块的友元,一个模块能引用到另一个模块中本是被隐藏的信息 (3)可以使用友元函数和友元类 (4)为了确保数据的完整性,及数据...

C++友元函数基本用法(声明、定义、调用)

本文主要总结一个C++中基本的友元函数用法,包括友元函数声明和定义、一个应用简单例子和编译结果,友元函数特性总结,下面是具体讲述。 1.1友元函数声明和定义 首先友元函数是声明在类中的,作用是可以反问该类的...

C++ 友元类声明的顺序问题

如题 #include<iostream> using namespace std; class person; class pperson; class person { public: person() :age(15) {} friend void setage(person&... friend int pperson::getperag...

C++友元、类的静态成员

C++友元详解友元友元函数友元类友元的性质与规则 友元 采用类的机制后实现了数据的隐藏与封装,类的数据成员一般定义为私有成员,成员函数一般定义为公有的,依此提供类与外界间的通信接口。但是,有时需要定义一些...

C++ friend友元函数、友元类详解及完整例程

C++ friend友元函数、友元类详解及完整例程 0. 综述 C++中的友元机制允许类的非公有成员被一个类或者函数访问,友元按类型分为三种: 普通非类成员函数作为友元, 类的成员函数作为友元, 类作为友元。 **友元...

C++友元的使用

C++友元全局函数做友元友元类类的成员函数做友元 友元是一种定义在类外部的普通函数或类,但它需要在类体内进行说明,为了与该类的成员函数加以区别,在说明时前面加以关键字friend。友元不是成员函数,但是它可以...

C++友元函数和友元类用法详解

C++中,我们使用类对数据进行了隐藏和封装,类的数据成员一般都定义为私有成员,成员函数一般都定义为公有的,以此提供类与外界的通讯接口。但是,有时需要定义一些函数,这些函数不是类的一部分,但又需要频繁地...

C++——友元模板

一般友元声明以关键字friend开始。友元只能出现在类定义的内部。而友元的声明可以出现在类中的任何地方。一般友元声明被成批地放在类定义的开始或结尾。最简单的使用友元机制的例子如下: class Screen { friend ...

C++友元函数

1、友元存在的意义 为什么要有友元函数?...其中friend友元函数的标识,告诉编译器这是友元函数,不具备this指针,但是它能访问B类的私有成员函数,returntype 函数返回类型, T入参类型,t实参。 2、...

C++ 友元

在这种情况下,C++提供了一种形式访问权限:友元 友元有三种: 友元函数 友元友元成员函数 通过让函数成为类的友元,可以赋予该函数与类的成员函数相同的访问权限。以下主要介绍友元函数 创建友元函数 ...

C++友元函数概述

友元函数  类的友元函数是定义在类外部,但有权访问类的所有私有(private)成员和保护(protected)成员。尽管友元函数的原型有在类的定义中出现过,但是友元函数并不是成员函数。 #include <iostream> ...

C++友元

C++友元 友元是针对能否访问类中private项这个问题的一个产物 友元的三种实现: 全局函数做友元 类做友元 成员函数做友元 1.全局函数做友元 类的友元函数是定义在类外部,但有权访问类的所有私有(private)成员和...

C++友元的理解

C++友元友元函数友元类   我们知道,一个类中可以有公用的(public)成员和私有的(private)成员,在一个家庭的住宅中,我们可以将客厅比喻为公用部分,因为通常客厅是允许任何来访客人进入的,而卧室则不希望...

C++:友元 friend

这固然能够带来数据隐藏的好处,利于将来程序的扩充,但也会增加程序书写的麻烦。 C++ 是从结构化的C语言发展而来的,需要照顾结构化设计程序员的习惯,所以在对私有成员可访问范围的问题上不可限制太死。 C++ 设计...

C++:11---friend友元(友元函数、友元类)

一、友元(friend) 1.概念: 通过友元,打破了类的封装性,可以访问类内的所有成员 2.分类: 友元函数、友元类 二、友元函数 概念:友元函数是一个普通函数,不属于类,但需要在类内表明友元关系 友元函数可访问...

C++友元函数简单示例

它是定义在类外的普通函数,它不属于任何类,但需要在类的定义中加以声明,声明时只需在友元的名称前加上关键字friend。 在我看来,友元函数就是提供一种方式,让外部的函数能够访问的了内部类的私有变量的一种...

C++——友元friend

友元可以是个函数,就称为友元函数,也可以是一个类,就称为友元类。类,(这个我还没有专门整理),具有封装信息与提供结构的特性。public可以为外部提供调用接口,private则隐藏与类相关的数据方法等,起到抽象...

C++ 友元函数详解

1.友元函数的简单介绍 1.1为什么要使用友元函数 在实现类之间数据共享时,减少系统开销,提高效率。如果类A中的函数要访问类B中的成员(例如:智能指针类的实现),那么类A中该函数要是类B的友元函数。具体来说:...

C++——友元函数的介绍,使用及利与弊。

面试的时候面试官问到了友元函数,自己其实之前对友元函数不是特别熟悉,只是略知一二;当然,回答的不是很让面试官满意,今天总体的再学习一下友元函数。 1.什么是友元函数? 特点: ①在类中声明的以friend关键字...

C++友元函数和友元类

C++中,我们使用类对数据进行了隐藏和封装,类的数据成员一般都定义为私有成员,成员函数一般都定义为公有的,以此提供类与外界的通讯接口。但是,有时需要定义一些函数,这些函数不是类的一部分,但又需要频繁地...

Notepad++ 7.9.1

notepad++是一个免费的、开放源码的文本和源代码编辑器。notepad++是用c++编程语言编写的,它以减少不必要的功能和简化过程而自豪,从而创建了一个轻便高效的文本记事本程序。实际上,这意味着高速和易访问的、用户友好的界面。 notepad++已经存在了将近20年,没有任何迹象表明它的受欢迎程度会下降。记事本绝对证明了你不需要投资在昂贵的软件来编写代码从舒适的自己的家。自己尝试一下,你就会明白为什么Notepad能坚持这么久。

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matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

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