私有继承---如何访问基类中的私有数据成员

-bootblack- 2016-02-23 11:08:54

const string & Student::Name() const
{
return (const string &)*this;
}

上面一段源码摘自C++ peimer plus
我介绍下:Student类中包含2个子类,一个时std::string类,一个是std::valarray类.
书上说可以通过强制类型转换,将Student对象转换为string类对象,这个小弟不能理解~
恳请大神赐教
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天外怪魔 2016-02-25
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引用 13 楼 liuchangkk1 的回复:
[quote=引用 12 楼 xuzzzhen123 的回复:] [quote=引用 8 楼 sdghchj 的回复:] [quote=引用 6 楼 xuzzzhen123 的回复:] 根据C++类的内存布局,私有成员是排在前面的。因此,第一个成员m_Name和this的地址相同。 地址相同的东西按不同的类型可以解析成不同的东西,因此可以通过强制类型转换,将Student对象转换为string类对象。 附调试截图在此: 如果还有疑问,欢迎继续跟帖交流。如果已经清楚,请您结贴给分,谢谢。 =============================================== By伟大的领袖、伟大的导师、伟大的舵手、天才程序员:xuzzzhen123
"根据C++类的内存布局,私有成员是排在前面的",有这回事?我书读得少,可不要骗我。[/quote] 顺便回复9楼: 实际上,只有成员变量才占用类实例的空间。要注意的是,C++标准委员会不限制由“public, protected, private”关键字分开的各段在实现时的先后顺序,因此,不同的编译器实现的内存布局可能并不相同。( 在VC++中,成员变量总是按照声明时的顺序排列)。 谢谢你们的关注,不过我觉得对于楼主来说,我直接说“私有成员变量”这种方式他最能理解。如果我强调下不同编译器不同,再描述下虚函数表的位置,再引入继承的时候有什么区别。你们觉得对他有帮助么?[/quote] 感谢大神细心指导~小弟还有一个疑问: 假如我的成员数据不是在类的最上面 例如:father类包括3个子类,sun1,sun2,sun3,这里采用组合的方式 假设father类对象占用的内存空间是111222333 我想知道编译器通过何种方式,可以通过强制类型转换指向sun3的内存333 ???[/quote] 没懂你的意思,sun1, su2, sun3是father的成员?111, 222, 333是什么?
lm_whales 2016-02-24
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书里讲的内容应该是针对具体实现的,而不是针对所有情况的 这实际上是把类当作C语言的struct用 不过这仅仅是组合,不是继承,也没有私有继承问题 另外类的函数是可以访问自己的私有函数,私有变量的。 根本不需要强制转换
lm_whales 2016-02-24
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你这是继承还是组合 私有继承 虽然实现的功能,和组合有点相似,但是他还是继承 但根据你的描述 std::string 居然能成为 Student 的子类,这完全就不对头了 std::string 是标准库实现的,本身是个typedef 是不可能称为 Student 的子类的 如果是组合 没有访问私有变量,私有函数问题 这个类没提供的接口(类的公有函数,公有变量,友元类,友元函数,是类的接口),你当然不能访问。
幻夢之葉 2016-02-24
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引用 8 楼 sdghchj 的回复:
[quote=引用 6 楼 xuzzzhen123 的回复:] 根据C++类的内存布局,私有成员是排在前面的。因此,第一个成员m_Name和this的地址相同。 地址相同的东西按不同的类型可以解析成不同的东西,因此可以通过强制类型转换,将Student对象转换为string类对象。 附调试截图在此: 如果还有疑问,欢迎继续跟帖交流。如果已经清楚,请您结贴给分,谢谢。 =============================================== By伟大的领袖、伟大的导师、伟大的舵手、天才程序员:xuzzzhen123
"根据C++类的内存布局,私有成员是排在前面的",有这回事?我书读得少,可不要骗我。[/quote] 我也想知道6L是在哪里的资料看来的。
sdghchj 2016-02-24
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引用 6 楼 xuzzzhen123 的回复:
根据C++类的内存布局,私有成员是排在前面的。因此,第一个成员m_Name和this的地址相同。 地址相同的东西按不同的类型可以解析成不同的东西,因此可以通过强制类型转换,将Student对象转换为string类对象。 附调试截图在此: 如果还有疑问,欢迎继续跟帖交流。如果已经清楚,请您结贴给分,谢谢。 =============================================== By伟大的领袖、伟大的导师、伟大的舵手、天才程序员:xuzzzhen123
"根据C++类的内存布局,私有成员是排在前面的",有这回事?我书读得少,可不要骗我。
forget0915 2016-02-24
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基类应该提供Public方法来访问其私有属性
fefe82 2016-02-24
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Student类中包含2个子类,一个时std::string类,一个是std::valarray类. 难道不是父类?
pengzhixi 2016-02-24
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正确的是基类提供成员函数来访问
-bootblack- 2016-02-24
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引用 12 楼 xuzzzhen123 的回复:
[quote=引用 8 楼 sdghchj 的回复:] [quote=引用 6 楼 xuzzzhen123 的回复:] 根据C++类的内存布局,私有成员是排在前面的。因此,第一个成员m_Name和this的地址相同。 地址相同的东西按不同的类型可以解析成不同的东西,因此可以通过强制类型转换,将Student对象转换为string类对象。 附调试截图在此: 如果还有疑问,欢迎继续跟帖交流。如果已经清楚,请您结贴给分,谢谢。 =============================================== By伟大的领袖、伟大的导师、伟大的舵手、天才程序员:xuzzzhen123
"根据C++类的内存布局,私有成员是排在前面的",有这回事?我书读得少,可不要骗我。[/quote] 顺便回复9楼: 实际上,只有成员变量才占用类实例的空间。要注意的是,C++标准委员会不限制由“public, protected, private”关键字分开的各段在实现时的先后顺序,因此,不同的编译器实现的内存布局可能并不相同。( 在VC++中,成员变量总是按照声明时的顺序排列)。 谢谢你们的关注,不过我觉得对于楼主来说,我直接说“私有成员变量”这种方式他最能理解。如果我强调下不同编译器不同,再描述下虚函数表的位置,再引入继承的时候有什么区别。你们觉得对他有帮助么?[/quote] 感谢大神细心指导~小弟还有一个疑问: 假如我的成员数据不是在类的最上面 例如:father类包括3个子类,sun1,sun2,sun3,这里采用组合的方式 假设father类对象占用的内存空间是111222333 我想知道编译器通过何种方式,可以通过强制类型转换指向sun3的内存333 ???
-bootblack- 2016-02-23
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我的理解是: 假如Student类某个对象占用的内存是111112222 其中1111指向string类成员数据,2222指向valarray类成员数据 那么如何通过强制类型转换让Student类指针this"智能"的指向到string类数据~
内容概要:本文围绕“阶梯碳下考虑P2G-CCS与供需灵活响应的IES优化调度”展开,基于Matlab平台构建综合能源系统(IES)在阶梯式碳交易机制下的优化调度模型。研究深度融合电制气(P2G)与碳捕集、利用与封存(CCS)技术,结合需求侧灵活响应机制,旨在提升系统的低碳运行能力与经济性。通过建立多能流耦合的优化模型,协调电力、天然气、热力等多种能源形式的协同调度,有效降低系统碳排放强度,并借助YALIMIP工具包调用求解器进行高效求解。文档提供了完整的代码实现、模型构建流程与结果分析方法,涵盖从问题建模到仿真实现的全过程,具备较强的可复现性与科研参考价值。; 适合人群:具备电力系统、能源系统或优化建模相关背景的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、碳减排策略、P2G与CCS技术集成研究的专业人员,需熟练掌握Matlab编程与基本的数学规划知识。; 使用场景及目标:①用于研究阶梯式碳交易政策下综合能源系统的低碳经济调度策略;②支撑P2G-CCS技术与需求响应机制在IES的仿真集成与性能评估;③作为撰写高水平学术论文(如EI/SCI收录)的技术基础与复现资源,推动碳和背景下能源系统优化方向的创新研究。; 阅读建议:建议结合百度网盘提供的完整代码与资料包,按照模块逐步调试程序,重点理解目标函数的设计逻辑、碳交易成本的建模方式、约束条件的数学表达及求解器的配置方法,同时关注多能耦合设备的建模细节,配合公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与案例拓展。
内容概要:本文系统研究了基于卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)融合的CNN-SVM混合模型在数据分类预测的应用,尤其聚焦于工业故障识别领域。通过Matlab平台实现,该方法首先利用CNN强大的多层次特征提取能力对原始输入数据进行深度特征学习,自动捕获关键局部模式与空间结构信息,随后将提取的高层特征作为输入传递至SVM分类器,借助SVM在高维空间小样本条件下卓越的分类性能与泛化能力完成最终判别任务。文详尽阐述了模型的整体架构设计、网络参数配置、训练优化流程及特征迁移机制,充分结合了深度学习在特征表达上的优势与传统机器学习在分类决策上的稳健性。实验部分通过实际故障数据集验证了该混合模型相较于单一CNN或SVM模型在分类准确率、鲁棒性和抗过拟合能力方面的显著提升,证明了其在复杂故障诊断任务的有效性与先进性; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事故障诊断、模式识别、智能制造、电力系统监控或工业数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者; 使用场景及目标:① 应用于旋转机械、电力设备、航空航天等领域的多类别故障识别与状态监测;② 掌握深度特征提取与传统分类器融合的技术路径,提升小样本、高噪声环境下数据分类的精度与可靠性;③ 为撰写高水平学术论文、开展科研项目或工程实践提供可复现的算法框架与完整代码支持; 阅读建议:读者应深入理解CNN与SVM的协同工作机制,重点分析特征提取层与分类层之间的接口设计,建议动手运行并调试所提供的Matlab代码,尝试在不同数据集上进行迁移实验与参数调优,以全面掌握该混合模型的应用技巧与优化策略。

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