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    树形数据结构有什么用

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c# 窗体,动态实现Treeview节点的添加和删除

吴孟桥 2019-12-01 19:49:45 1382 浏览量 回答数 1

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我这种情况,使用RDS能否有效解决问题 。

礼拜八 2019-12-01 21:15:49 1655 浏览量 回答数 1

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先学好语言,这是学习的基础。 有些算法书上在学习语言部分会有一点算法包含在内,比如递归。 要学算法,先练好递归,这会对你深入学习其他算法有很大的帮助。 树形结构是数据结构中较难的部分,也是数据结构的基础,主要靠练。 还有就是,不要总是学习理论,合上书本认真地把算法用代码和实现是最重要的。 不要背代码,没用的,注重理解。 刚开始会有些不习惯,学得多了就好了。 ------------------------------------------------------------------------------------------- 内容出自http://www.zhihu.com/question/19830721 希望对你有帮助 1. 程序 = 数据结构 + 算法 2. 学习:刚开始看时肯定会有些不清楚,因为你是刚学完 语言,对语言还不太熟练。你学习数据结构时找一本经典的数据结构书,看完一个数据结构后用语言将其实现。开始时的实现肯定会有困难,那么请百度下会有很多优秀的数据结构源码的。你可以模仿这些优秀的源码写。请记住一定要开始时自己实现,当被卡住了就看一下源码,看看自己被卡在了什么地方,引起注意以便下次自己会写。当你把书上的数据结构源码写了一遍之后,你已经超过了你绝大部分的同学。 3. 运用: 这时你就需要对这些数据结构加以运用,你可以在百度上搜索“某个数据结构 + ACM”,你就会看到一些题目,这些题目都是数据结构的运用,甚至有这些数据结构的变形。每种数据结构做5题左右。期间你还会遇到程序另一重要的方面算法,有不会的就 百度。 期间可以学到的数据结构和算法做小软件玩儿,例如压缩软件,五子棋之类的。 4. 深入: 当你完成了第三步你已经是你们学校的小高手了。这时看你的方向如果这时发现自己喜欢 ACM 的话就去搞 ACM,如果不感兴趣,就找自己感兴趣的技术学习一下,做几个完整的项目,例如写个编译器,或者实现一个简单的编程语言。 总结:无论选择哪条道路只要按照这些做了,你毕业后肯定会成为抢手货。 ------------------------------------------------------------------------------------------- 也就这样了: 时间并不会因为你的迷茫和迟疑而停留, 就在你看这篇文章的同时, 不知道有多少人在冥思苦想, 在为算法废寝忘食, 不知道有多少人在狂热地拍着代码, 不知道又有多少提交一遍又一遍地刷新着OJ的status页面…… 没有谁生来就是神牛, 而千里之行, 始于足下。 我期盼NOIP一等榜上有你(虽然我不知道你叫什么)。

游客886 2019-12-02 01:22:04 0 浏览量 回答数 0

Quick BI 数据可视化分析平台

2020年入选全球Gartner ABI魔力象限,为中国首个且唯一入选BI产品

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[健] 一个系统最基本的功能就是  登录权限 但是往往别人觉得没技术含量 其实里面学问挺大 可以贴出来一起探讨下 比如数据权限 菜单权限 登录和验证方式啥的 [犀利豆] 好巧,我之前也做个一个,我主要介绍的是技术上的一些点 「如何利用 Spring Hibernate 高级特性设计实现一个权限系统」**[元清] 树描述组织结构少不了,但是我觉得用rbac 思想指导更好[犀利豆] 主要是业务有一些要求,要根据组织架构做一些数据的隔离[元清] 嗯,数据隔离是少不了的,我是把角色作为一个租户id [犀利豆] 先有的系统,后有的权限系统,考虑了很多 接入方怎么快速接入,怎么做到无侵入[元清] 为什么要做到数据库层呢,做到数据库层已经侵入了吧,我这个就是配置一下,就可以了,配置一层filter [犀利豆] 这个的问题是比较具体的,我们的数据要按照公司的组织架构做数据隔离[元清] 都是按照组织架构做数据隔离的[犀利豆] 比如,公司分成了华南,华东,华北。三个地区的用户之间看到的信息是隔离的。[元清] 嗯,这个当然是的,用一个租户id 就可以了[犀利豆] 是的,所以这个租户id 要拼接到sql 里面,查询数据[元清] 哦,你们没有在原有表上面加字段是吧[犀利豆] 这个隔离不是全部隔离,还有横向部门的人,可以看见某几个区域的数据。[元清] 哦,你们是没有改数据库表结构,通过命名方式,来做数据查询么,比如命名规则租户id+xxxx,这个就是树形结构的描述了,我的树形是父拥有所有子的权限,我们还是侵入的,业务端的表都要加租户id 去标示[犀利豆] 没有 系统运行很长一段时间了 不太有时间改 所以想到的方法是用hibernate 的filter 在session层级做的 [元清] 可以的,hibernate我都没用过[犀利豆] 我们也要加租户id,只是已经有了。用hibernate的filter的好处只是,不需要改动controller和service层级,dao层级需要在entity 实际上配置,一个隔离租户的sql,在执行查询的时候,利用aop 把查询的session取出来,自动把过滤的条件拼接在业务sql上[元清] **听起来就很复杂,不过思路还蛮好的,应该也不难维护 来源:云原生后端社区https://www.yuque.com/server_mind/answer

montos 2020-04-20 18:27:23 0 浏览量 回答数 0

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ZooKeeper介绍、分析、理解

小柒2012 2019-12-01 21:21:22 11496 浏览量 回答数 2

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【精品问答】Python二级考试题库

珍宝珠 2019-12-01 22:03:38 1146 浏览量 回答数 2

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如大家所知道的,Mysql目前主要有以下几种索引类型:FULLTEXT,HASH,BTREE,RTREE。 那么,这几种索引有什么功能和性能上的不同呢? FULLTEXT 即为全文索引,目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ,ALTER TABLE ,CREATE INDEX 使用,不过目前只有 CHAR、VARCHAR ,TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是,在数据量较大时候,现将数据放入一个没有全局索引的表中,然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引,要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。 全文索引并不是和MyISAM一起诞生的,它的出现是为了解决WHERE name LIKE “%word%"这类针对文本的模糊查询效率较低的问题。在没有全文索引之前,这样一个查询语句是要进行遍历数据表操作的,可见,在数据量较大时是极其的耗时的,如果没有异步IO处理,进程将被挟持,很浪费时间,当然这里不对异步IO作进一步讲解,想了解的童鞋,自行谷哥。 全文索引的使用方法并不复杂: 创建ALTER TABLE table ADD INDEX FULLINDEX USING FULLTEXT(cname1[,cname2…]); 使用SELECT * FROM table WHERE MATCH(cname1[,cname2…]) AGAINST ('word' MODE ); 其中, MODE为搜寻方式(IN BOOLEAN MODE ,IN NATURAL LANGUAGE MODE ,IN NATURAL LANGUAGE MODE WITH QUERY EXPANSION / WITH QUERY EXPANSION)。 关于这三种搜寻方式,愚安在这里也不多做交代,简单地说,就是,布尔模式,允许word里含一些特殊字符用于标记一些具体的要求,如+表示一定要有,-表示一定没有,*表示通用匹配符,是不是想起了正则,类似吧;自然语言模式,就是简单的单词匹配;含表达式的自然语言模式,就是先用自然语言模式处理,对返回的结果,再进行表达式匹配。 对搜索引擎稍微有点了解的同学,肯定知道分词这个概念,FULLTEXT索引也是按照分词原理建立索引的。西文中,大部分为字母文字,分词可以很方便的按照空格进行分割。但很明显,中文不能按照这种方式进行分词。那又怎么办呢?这个向大家介绍一个Mysql的中文分词插件Mysqlcft,有了它,就可以对中文进行分词,想了解的同学请移步Mysqlcft,当然还有其他的分词插件可以使用。 HASH Hash这个词,可以说,自打我们开始码的那一天起,就开始不停地见到和使用到了。其实,hash就是一种(key=>value)形式的键值对,如数学中的函数映射,允许多个key对应相同的value,但不允许一个key对应多个value。正是由于这个特性,hash很适合做索引,为某一列或几列建立hash索引,就会利用这一列或几列的值通过一定的算法计算出一个hash值,对应一行或几行数据(这里在概念上和函数映射有区别,不要混淆)。在java语言中,每个类都有自己的hashcode()方法,没有显示定义的都继承自object类,该方法使得每一个对象都是唯一的,在进行对象间equal比较,和序列化传输中起到了很重要的作用。hash的生成方法有很多种,足可以保证hash码的唯一性,例如在MongoDB中,每一个document都有系统为其生成的唯一的objectID(包含时间戳,主机散列值,进程PID,和自增ID)也是一种hash的表现。额,我好像扯远了-_-! 由于hash索引可以一次定位,不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率。那为什么还需要其他的树形索引呢? 在这里愚安就不自己总结了。引用下园子里其他大神的文章:来自 14的路 的MySQL的btree索引和hash索引的区别 (1)Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询,不能使用范围查询。 由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值,所以它只能用于等值的过滤,不能用于基于范围的过滤,因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系,并不能保证和Hash运算前完全一样。 (2)Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。 由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值,而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样,所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算; (3)Hash 索引不能利用部分索引键查询。 对于组合索引,Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值,而不是单独计算 Hash 值,所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候,Hash 索引也无法被利用。 (4)Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。 前面已经知道,Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后,将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中,由于不同索引键存在相同 Hash 值,所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数,也无法从 Hash 索引中直接完成查询,还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较,并得到相应的结果。 (5)Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。 对于选择性比较低的索引键,如果创建 Hash 索引,那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦,会浪费多次表数据的访问,而造成整体性能低下。 愚安我稍作补充,讲一下HASH索引的过程,顺便解释下上面的第4,5条: 当我们为某一列或某几列建立hash索引时(目前就只有MEMORY引擎显式地支持这种索引),会在硬盘上生成类似如下的文件: hash值 存储地址 1db54bc745a1 77#45b5 4bca452157d4 76#4556,77#45cc… … hash值即为通过特定算法由指定列数据计算出来,磁盘地址即为所在数据行存储在硬盘上的地址(也有可能是其他存储地址,其实MEMORY会将hash表导入内存)。 这样,当我们进行WHERE age = 18 时,会将18通过相同的算法计算出一个hash值==>在hash表中找到对应的储存地址==>根据存储地址取得数据。 所以,每次查询时都要遍历hash表,直到找到对应的hash值,如(4),数据量大了之后,hash表也会变得庞大起来,性能下降,遍历耗时增加,如(5)。 BTREE BTREE索引就是一种将索引值按一定的算法,存入一个树形的数据结构中,相信学过数据结构的童鞋都对当初学习二叉树这种数据结构的经历记忆犹新,反正愚安我当时为了软考可是被这玩意儿好好地折腾了一番,不过那次考试好像没怎么考这个。如二叉树一样,每次查询都是从树的入口root开始,依次遍历node,获取leaf。 BTREE在MyISAM里的形式和Innodb稍有不同 在 Innodb里,有两种形态:一是primary key形态,其leaf node里存放的是数据,而且不仅存放了索引键的数据,还存放了其他字段的数据。二是secondary index,其leaf node和普通的BTREE差不多,只是还存放了指向主键的信息. 而在MyISAM里,主键和其他的并没有太大区别。不过和Innodb不太一样的地方是在MyISAM里,leaf node里存放的不是主键的信息,而是指向数据文件里的对应数据行的信息. RTREE RTREE在mysql很少使用,仅支持geometry数据类型,支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种。 相对于BTREE,RTREE的优势在于范围查找. 各种索引的使用情况 (1)对于BTREE这种Mysql默认的索引类型,具有普遍的适用性 (2)由于FULLTEXT对中文支持不是很好,在没有插件的情况下,最好不要使用。其实,一些小的博客应用,只需要在数据采集时,为其建立关键字列表,通过关键字索引,也是一个不错的方法,至少愚安我是经常这么做的。 (3)对于一些搜索引擎级别的应用来说,FULLTEXT同样不是一个好的处理方法,Mysql的全文索引建立的文件还是比较大的,而且效率不是很高,即便是使用了中文分词插件,对中文分词支持也只是一般。真要碰到这种问题,Apache的Lucene或许是你的选择。 (4)正是因为hash表在处理较小数据量时具有无可比拟的素的优势,所以hash索引很适合做缓存(内存数据库)。如mysql数据库的内存版本Memsql,使用量很广泛的缓存工具Mencached,NoSql数据库redis等,都使用了hash索引这种形式。当然,不想学习这些东西的话Mysql的MEMORY引擎也是可以满足这种需求的。 (5)至于RTREE,愚安我至今还没有使用过,它具体怎么样,我就不知道了。有RTREE使用经历的同学,到时可以交流下! 答案来源于网络

养狐狸的猫 2019-12-02 02:18:32 0 浏览量 回答数 0

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搜索引擎背后的经典数据结构和算法 6月10日 【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-06-15 07:32:11 0 浏览量 回答数 0

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【精品问答】110+数据挖掘面试题集合

珍宝珠 2019-12-01 21:56:45 2713 浏览量 回答数 3

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【精品问答】python技术1000问(2)

问问小秘 2019-12-01 22:03:02 3129 浏览量 回答数 1

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备战大厂每日挑战算法,坚持打卡更有社区定制周边奖品等你赢!

被纵养的懒猫 2020-04-07 11:41:45 5309 浏览量 回答数 5

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Java 处理 XML 的三种主流技术及介绍:报错

kun坤 2020-06-09 23:26:43 0 浏览量 回答数 1

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摘要:面试也是一门学问,在面试之前做好充分的准备则是成功的必须条件,而程序员在代码面试时,常会遇到编写算法的相关问题,比如排序、二叉树遍历等等。 在程序员的职业生涯中,算法亦算是一门基础课程,尤其是在面试的时候,很多公司都会让程序员编写一些算法实例,例如快速排序、二叉树查找等等。 本文总结了程序员在代码面试中最常遇到的10大算法类型,想要真正了解这些算法的原理,还需程序员们花些功夫。 1.String/Array/Matrix 在Java中,String是一个包含char数组和其它字段、方法的类。如果没有IDE自动完成代码,下面这个方法大家应该记住: String/arrays很容易理解,但与它们有关的问题常常需要高级的算法去解决,例如动态编程、递归等。 下面列出一些需要高级算法才能解决的经典问题: Evaluate Reverse Polish Notation Longest Palindromic Substring 单词分割 字梯 Median of Two Sorted Arrays 正则表达式匹配 合并间隔 插入间隔 Two Sum 3Sum 4Sum 3Sum Closest String to Integer 合并排序数组 Valid Parentheses 实现strStr() Set Matrix Zeroes 搜索插入位置 Longest Consecutive Sequence Valid Palindrome 螺旋矩阵 搜索一个二维矩阵 旋转图像 三角形 Distinct Subsequences Total Maximum Subarray 删除重复的排序数组 删除重复的排序数组2 查找没有重复的最长子串 包含两个独特字符的最长子串 Palindrome Partitioning 2.链表 在Java中实现链表是非常简单的,每个节点都有一个值,然后把它链接到下一个节点。 class Node { int val; Node next; Node(int x) { val = x; next = null; } } 比较流行的两个链表例子就是栈和队列。 栈(Stack) class Stack{ Node top; public Node peek(){ if(top != null){ return top; } return null; } public Node pop(){ if(top == null){ return null; }else{ Node temp = new Node(top.val); top = top.next; return temp; } } public void push(Node n){ if(n != null){ n.next = top; top = n; } } } 队列(Queue) class Queue{ Node first, last;   public void enqueue(Node n){ if(first == null){ first = n; last = first; }else{ last.next = n; last = n; } }   public Node dequeue(){ if(first == null){ return null; }else{ Node temp = new Node(first.val); first = first.next; return temp; } } } 值得一提的是,Java标准库中已经包含一个叫做Stack的类,链表也可以作为一个队列使用(add()和remove())。(链表实现队列接口)如果你在面试过程中,需要用到栈或队列解决问题时,你可以直接使用它们。 在实际中,需要用到链表的算法有: 插入两个数字 重新排序列表 链表周期 Copy List with Random Pointer 合并两个有序列表 合并多个排序列表 从排序列表中删除重复的 分区列表 LRU缓存 3.树&堆 这里的树通常是指二叉树。 class TreeNode{ int value; TreeNode left; TreeNode right; } 下面是一些与二叉树有关的概念: 二叉树搜索:对于所有节点,顺序是:left children <= current node <= right children; 平衡vs.非平衡:它是一 棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1,并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树; 满二叉树:除最后一层无任何子节点外,每一层上的所有结点都有两个子结点; 完美二叉树(Perfect Binary Tree):一个满二叉树,所有叶子都在同一个深度或同一级,并且每个父节点都有两个子节点; 完全二叉树:若设二叉树的深度为h,除第 h 层外,其它各层 (1~h-1) 的结点数都达到最大个数,第 h 层所有的结点都连续集中在最左边,这就是完全二叉树。 堆(Heap)是一个基于树的数据结构,也可以称为优先队列( PriorityQueue),在队列中,调度程序反复提取队列中第一个作业并运行,因而实际情况中某些时间较短的任务将等待很长时间才能结束,或者某些不短小,但具有重要性的作业,同样应当具有优先权。堆即为解决此类问题设计的一种数据结构。 下面列出一些基于二叉树和堆的算法: 二叉树前序遍历 二叉树中序遍历 二叉树后序遍历 字梯 验证二叉查找树 把二叉树变平放到链表里 二叉树路径和 从前序和后序构建二叉树 把有序数组转换为二叉查找树 把有序列表转为二叉查找树 最小深度二叉树 二叉树最大路径和 平衡二叉树 4.Graph 与Graph相关的问题主要集中在深度优先搜索和宽度优先搜索。深度优先搜索非常简单,你可以从根节点开始循环整个邻居节点。下面是一个非常简单的宽度优先搜索例子,核心是用队列去存储节点。 第一步,定义一个GraphNode class GraphNode{ int val; GraphNode next; GraphNode[] neighbors; boolean visited; GraphNode(int x) { val = x; } GraphNode(int x, GraphNode[] n){ val = x; neighbors = n; } public String toString(){ return "value: "+ this.val; } } 第二步,定义一个队列 class Queue{ GraphNode first, last; public void enqueue(GraphNode n){ if(first == null){ first = n; last = first; }else{ last.next = n; last = n; } } public GraphNode dequeue(){ if(first == null){ return null; }else{ GraphNode temp = new GraphNode(first.val, first.neighbors); first = first.next; return temp; } } } 第三步,使用队列进行宽度优先搜索 public class GraphTest { public static void main(String[] args) { GraphNode n1 = new GraphNode(1); GraphNode n2 = new GraphNode(2); GraphNode n3 = new GraphNode(3); GraphNode n4 = new GraphNode(4); GraphNode n5 = new GraphNode(5); n1.neighbors = new GraphNode[]{n2,n3,n5}; n2.neighbors = new GraphNode[]{n1,n4}; n3.neighbors = new GraphNode[]{n1,n4,n5}; n4.neighbors = new GraphNode[]{n2,n3,n5}; n5.neighbors = new GraphNode[]{n1,n3,n4}; breathFirstSearch(n1, 5); } public static void breathFirstSearch(GraphNode root, int x){ if(root.val == x) System.out.println("find in root"); Queue queue = new Queue(); root.visited = true; queue.enqueue(root); while(queue.first != null){ GraphNode c = (GraphNode) queue.dequeue(); for(GraphNode n: c.neighbors){ if(!n.visited){ System.out.print(n + " "); n.visited = true; if(n.val == x) System.out.println("Find "+n); queue.enqueue(n); } } } } } 输出结果: value: 2 value: 3 value: 5 Find value: 5 value: 4 实际中,基于Graph需要经常用到的算法: 克隆Graph 15 2014-04-24 18:55:03回复数 293 只看楼主 引用 举报 楼主 柔软的胖纸 Bbs1 5.排序 不同排序算法的时间复杂度,大家可以到wiki上查看它们的基本思想。 BinSort、Radix Sort和CountSort使用了不同的假设,所有,它们不是一般的排序方法。 下面是这些算法的具体实例,另外,你还可以阅读:Java开发者在实际操作中是如何排序的。 归并排序 快速排序 插入排序 6.递归和迭代 下面通过一个例子来说明什么是递归。 问题: 这里有n个台阶,每次能爬1或2节,请问有多少种爬法? 步骤1:查找n和n-1之间的关系 为了获得n,这里有两种方法:一个是从第一节台阶到n-1或者从2到n-2。如果f(n)种爬法刚好是爬到n节,那么f(n)=f(n-1)+f(n-2)。 步骤2:确保开始条件是正确的 f(0) = 0; f(1) = 1; public static int f(int n){ if(n <= 2) return n; int x = f(n-1) + f(n-2); return x; } 递归方法的时间复杂度指数为n,这里会有很多冗余计算。 f(5) f(4) + f(3) f(3) + f(2) + f(2) + f(1) f(2) + f(1) + f(2) + f(2) + f(1) 该递归可以很简单地转换为迭代。 public static int f(int n) { if (n <= 2){ return n; } int first = 1, second = 2; int third = 0; for (int i = 3; i <= n; i++) { third = first + second; first = second; second = third; } return third; } 在这个例子中,迭代花费的时间要少些。关于迭代和递归,你可以去 这里看看。 7.动态规划 动态规划主要用来解决如下技术问题: 通过较小的子例来解决一个实例; 对于一个较小的实例,可能需要许多个解决方案; 把较小实例的解决方案存储在一个表中,一旦遇上,就很容易解决; 附加空间用来节省时间。 上面所列的爬台阶问题完全符合这四个属性,因此,可以使用动态规划来解决: public static int[] A = new int[100]; public static int f3(int n) { if (n <= 2) A[n]= n; if(A[n] > 0) return A[n]; else A[n] = f3(n-1) + f3(n-2);//store results so only calculate once! return A[n]; } 一些基于动态规划的算法: 编辑距离 最长回文子串 单词分割 最大的子数组 8.位操作 位操作符: 从一个给定的数n中找位i(i从0开始,然后向右开始) public static boolean getBit(int num, int i){ int result = num & (1<<i); if(result == 0){ return false; }else{ return true; } } 例如,获取10的第二位: i=1, n=10 1<<1= 10 1010&10=10 10 is not 0, so return true; 典型的位算法: Find Single Number Maximum Binary Gap 9.概率 通常要解决概率相关问题,都需要很好地格式化问题,下面提供一个简单的例子: 有50个人在一个房间,那么有两个人是同一天生日的可能性有多大?(忽略闰年,即一年有365天) 算法: public static double caculateProbability(int n){ double x = 1; for(int i=0; i<n; i++){ x *= (365.0-i)/365.0; } double pro = Math.round((1-x) * 100); return pro/100; } 结果:calculateProbability(50) = 0.97 10.组合和排列 组合和排列的主要差别在于顺序是否重要。 例1: 1、2、3、4、5这5个数字,输出不同的顺序,其中4不可以排在第三位,3和5不能相邻,请问有多少种组合? 例2: 有5个香蕉、4个梨、3个苹果,假设每种水果都是一样的,请问有多少种不同的组合? 基于它们的一些常见算法 排列 排列2 排列顺序 来自: ProgramCreek 转载于:https://bbs.csdn.net/topics/390768965

养狐狸的猫 2019-12-02 02:11:29 0 浏览量 回答数 0

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触及 multiple inheritance (MI)(多继承)的时候,C++ 社区就会鲜明地分裂为两个基本的阵营。一个阵营认为如果 single inheritance (SI)(单继承)是有好处的,multiple inheritance(多继承)一定更有好处。另一个阵营认为 single inheritance(单继承)有好处,但是多继承引起的麻烦使它得不偿失。在本文中,我们的主要目的是理解在 MI 问题上的这两种看法。   首要的事情之一是要承认当将 MI 引入设计领域时,就有可能从多于一个的 base class(基类)中继承相同的名字(例如,函数,typedef,等等)。这就为歧义性提供了新的时机。例如: class BorrowableItem { // something a library lets you borrowpublic: void checkOut(); // check the item out from the library ..}; class ElectronicGadget {private: bool checkOut() const; // perform self-test, return whether ... // test succeeds}; class MP3Player: // note MI herepublic BorrowableItem, // (some libraries loan MP3 players)public ElectronicGadget{ ... }; // class definition is unimportant MP3Player mp; mp.checkOut(); // ambiguous! which checkOut?    注意这个例子,即使两个函数中只有一个是可访问的,对 checkOut 的调用也是有歧义的。(checkOut 在 BorrowableItem 中是 public(公有)的,但在 ElectronicGadget 中是 private(私有)的。)这与 C++ 解析 overloaded functions(重载函数)调用的规则是一致的:在看到一个函数的是否可访问之前,C++ 首先确定与调用匹配最好的那个函数。只有在确定了 best-match function(最佳匹配函数)之后,才检查可访问性。这目前的情况下,两个 checkOuts 具有相同的匹配程度,所以就不存在最佳匹配。因此永远也不会检查到 ElectronicGadget::checkOut 的可访问性。   为了消除歧义性,你必须指定哪一个 base class(基类)的函数被调用: mp.BorrowableItem::checkOut(); // ah, that checkOut...   当然,你也可以尝试显式调用 ElectronicGadget::checkOut,但这样做会有一个 "you're trying to call a private member function"(你试图调用一个私有成员函数)错误代替歧义性错误。    multiple inheritance(多继承)仅仅意味着从多于一个的 base class(基类)继承,但是在还有 higher-level base classes(更高层次基类)的 hierarchies(继承体系)中出现 MI 也并不罕见。这会导致有时被称为 "deadly MI diamond"(致命的多继承菱形)的后果。 class File { ... };class InputFile: public File { ... };class OutputFile: public File { ... };class IOFile: public InputFile,public OutputFile{ ... };    在一个“在一个 base class(基类)和一个 derived class(派生类)之间有多于一条路径的 inheritance hierarchy(继承体系)”(就像上面在 File 和 IOFile 之间,有通过 InputFile 和 OutputFile 的两条路径)的任何时候,你都必须面对是否需要为每一条路径复制 base class(基类)中的 data members(数据成员)的问题。例如,假设 File class 有一个 data members(数据成员)fileName。IOFile 中应该有这个 field(字段)的多少个拷贝呢?一方面,它从它的每一个 base classes(基类)继承一个拷贝,这就暗示 IOFile 应该有两个 fileName data members(数据成员)。另一方面,简单的逻辑告诉我们一个 IOFile object(对象)应该仅有一个 file name(文件名),所以通过它的两个 base classes(基类)继承来的 fileName field(字段)不应该被复制。   C++ 在这个争议上没有自己的立场。它恰当地支持两种选项,虽然它的缺省方式是执行复制。如果那不是你想要的,你必须让这个 class(类)带有一个 virtual base class(虚拟基类)的数据(也就是 File)。为了做到这一点,你要让从它直接继承的所有的 classes(类)使用 virtual inheritance(虚拟继承): class File { ... };class InputFile: virtual public File { ... };class OutputFile: virtual public File { ... };class IOFile: public InputFile,public OutputFile{ ... };    标准 C++ 库包含一个和此类似的 MI hierarchy(继承体系),只是那个 classes(类)是 class templates(类模板),名字是 basic_ios,basic_istream,basic_ostream 和 basic_iostream,而不是 File,InputFile,OutputFile 和 IOFile。   从正确行为的观点 看,public inheritance(公有继承)应该总是 virtual(虚拟)的。如果这是唯一的观点,规则就变得简单了:你使用 public inheritance(公有继承)的任何时候,都使用 virtual public inheritance(虚拟公有继承)。唉,正确性不是唯一的视角。避免 inherited fields(继承来的字段)复制需要在编译器的一部分做一些 behind-the-scenes legerdemain(幕后的戏法),而结果是从使用 virtual inheritance(虚拟继承)的 classes(类)创建的 objects(对象)通常比不使用 virtual inheritance(虚拟继承)的要大。访问 virtual base classes(虚拟基类)中的 data members(数据成员)也比那些 non-virtual base classes(非虚拟基类)中的要慢。编译器与编译器之间有一些细节不同,但基本的要点很清楚:virtual inheritance costs(虚拟继承要付出成本)。   它也有一些其它方面的成本。支配 initialization of virtual base classes(虚拟基类初始化)的规则比 non-virtual bases(非虚拟基类)的更加复杂而且更不直观。初始化一个 virtual base(虚拟基)的职责由 hierarchy(继承体系)中 most derived class(层次最低的派生类)承担。这个规则中包括的含义:   (1) 从需要 initialization(初始化)的 virtual bases(虚拟基)派生的 classes(类)必须知道它们的 virtual bases(虚拟基),无论它距离那个 bases(基)有多远;   (2) 当一个新的 derived class(派生类)被加入继承体系时,它必须为它的 virtual bases(虚拟基)(包括直接的和间接的)承担 initialization responsibilities(初始化职责)。    我对于 virtual base classes(虚拟基类)(也就是 virtual inheritance(虚拟继承))的建议很简单。首先,除非必需,否则不要使用 virtual bases(虚拟基)。缺省情况下,使用 non-virtual inheritance(非虚拟继承)。第二,如果你必须使用 virtual base classes(虚拟基类),试着避免在其中放置数据。这样你就不必在意它的 initialization(初始化)(以及它的 turns out(清空),assignment(赋值))规则中的一些怪癖。值得一提的是 Java 和 .NET 中的 Interfaces(接口)不允许包含任何数据,它们在很多方面可以和 C++ 中的 virtual base classes(虚拟基类)相比照。   现在我们使用下面的 C++ Interface class(接口类)(参见《C++箴言:最小化文件之间的编译依赖》)来为 persons(人)建模: class IPerson {public: virtual ~IPerson();  virtual std::string name() const = 0; virtual std::string birthDate() const = 0;};    IPerson 的客户只能使用 IPerson 的 pointers(指针)和 references(引用)进行编程,因为 abstract classes(抽象类)不能被实例化。为了创建能被当作 IPerson objects(对象)使用的 objects(对象),IPerson 的客户使用 factory functions(工厂函数)(再次参见 Item 31)instantiate(实例化)从 IPerson 派生的 concrete classes(具体类): // factory function to create a Person object from a unique database ID;// see Item 18 for why the return type isn't a raw pointerstd::tr1::shared_ptr makePerson(DatabaseID personIdentifier); // function to get a database ID from the userDatabaseID askUserForDatabaseID(); DatabaseID id(askUserForDatabaseID());std::tr1::shared_ptr pp(makePerson(id)); // create an object// supporting the// IPerson interface ... // manipulate *pp via// IPerson's member// functions   但是 makePerson 怎样创建它返回的 pointers(指针)所指向的 objects(对象)呢?显然,必须有一些 makePerson 可以实例化的从 IPerson 派生的 concrete class(具体类)。    假设这个 class(类)叫做 CPerson。作为一个 concrete class(具体类),CPerson 必须提供它从 IPerson 继承来的 pure virtual functions(纯虚拟函数)的 implementations(实现)。它可以从头开始写,但利用包含大多数或全部必需品的现有组件更好一些。例如,假设一个老式的 database-specific class(老式的数据库专用类)PersonInfo 提供了 CPerson 所需要的基本要素: class PersonInfo {public: explicit PersonInfo(DatabaseID pid); virtual ~PersonInfo();  virtual const char * theName() const; virtual const char * theBirthDate() const; ... private: virtual const char * valueDelimOpen() const; // see virtual const char * valueDelimClose() const; // below ...};    你可以看出这是一个老式的 class(类),因为 member functions(成员函数)返回 const char*s 而不是 string objects(对象)。尽管如此,如果鞋子合适,为什么不穿呢?这个 class(类)的 member functions(成员函数)的名字暗示结果很可能会非常合适。   你突然发现 PersonInfo 是设计用来帮助以不同的格式打印 database fields(数据库字段)的,每一个字段的值的开始和结尾通过指定的字符串定界。缺省情况下,字段值开始和结尾定界符是方括号,所以字段值 "Ring-tailed Lemur" 很可能被安排成这种格式: [Ring-tailed Lemur]   根据方括号并非满足 PersonInfo 的全体客户的期望的事实,virtual functions(虚拟函数)valueDelimOpen 和 valueDelimClose 允许 derived classes(派生类)指定它们自己的开始和结尾定界字符串。PersonInfo 的 member functions(成员函数)的 implementations(实现)调用这些 virtual functions(虚拟函数)在它们返回的值上加上适当的定界符。作为一个例子使用 PersonInfo::theName,代码如下: const char * PersonInfo::valueDelimOpen() const{ return "["; // default opening delimiter} const char * PersonInfo::valueDelimClose() const{ return "]"; // default closing delimiter} const char * PersonInfo::theName() const{ // reserve buffer for return value; because this is // static, it's automatically initialized to all zeros static char value[Max_Formatted_Field_Value_Length];  // write opening delimiter std::strcpy(value, valueDelimOpen());  append to the string in value this object's name field (being careful to avoid buffer overruns!)  // write closing delimiter std::strcat(value, valueDelimClose());  return value;}    有人可能会质疑 PersonInfo::theName 的陈旧的设计(特别是一个 fixed-size static buffer(固定大小静态缓冲区)的使用,这样的东西发生 overrun(越界)和 threading(线程)问题是比较普遍的——参见《C++箴言:必须返回对象时别返回引用》),但是请把这样的问题放到一边而注意这里:theName 调用 valueDelimOpen 生成它要返回的 string(字符串)的开始定界符,然后它生成名字值本身,然后它调用 valueDelimClose。   因为 valueDelimOpen 和 valueDelimClose 是 virtual functions(虚拟函数),theName 返回的结果不仅依赖于 PersonInfo,也依赖于从 PersonInfo 派生的 classes(类)。    对于 CPerson 的实现者,这是好消息,因为当细读 IPerson documentation(文档)中的 fine print(晦涩的条文)时,你发现 name 和 birthDate 需要返回未经修饰的值,也就是,不允许有定界符。换句话说,如果一个人的名字叫 Homer,对那个人的 name 函数的一次调用应该返回 "Homer",而不是 "[Homer]"。   CPerson 和 PersonInfo 之间的关系是 PersonInfo 碰巧有一些函数使得 CPerson 更容易实现。这就是全部。因而它们的关系就是 is-implemented-in-terms-of,而我们知道有两种方法可以表现这一点:经由 composition(复合)(参见《C++箴言:通过composition模拟“has-a”》)和经由 private inheritance(私有继承)(参见《C++箴言:谨慎使用私有继承》)。《C++箴言:谨慎使用私有继承》 指出 composition(复合)是通常的首选方法,但如果 virtual functions(虚拟函数)要被重定义,inheritance(继承)就是必不可少的。在当前情况下,CPerson 需要重定义 valueDelimOpen 和 valueDelimClose,所以简单的 composition(复合)做不到。最直截了当的解决方案是让 CPerson 从 PersonInfo privately inherit(私有继承),虽然 《C++箴言:谨慎使用私有继承》 说过只要多做一点工作,则 CPerson 也能用 composition(复合)和 inheritance(继承)的组合有效地重定义 PersonInfo 的 virtuals(虚拟函数)。这里,我们用 private inheritance(私有继承)。   但 是 CPerson 还必须实现 IPerson interface(接口),而这被称为 public inheritance(公有继承)。这就引出一个 multiple inheritance(多继承)的合理应用:组合 public inheritance of an interface(一个接口的公有继承)和 private inheritance of an implementation(一个实现的私有继承): class IPerson { // this class specifies thepublic: // interface to be implemented virtual ~IPerson();  virtual std::string name() const = 0; virtual std::string birthDate() const = 0;}; class DatabaseID { ... }; // used below; details are// unimportant class PersonInfo { // this class has functionspublic: // useful in implementing explicit PersonInfo(DatabaseID pid); // the IPerson interface virtual ~PersonInfo();  virtual const char * theName() const; virtual const char * theBirthDate() const;  virtual const char * valueDelimOpen() const; virtual const char * valueDelimClose() const; ...}; class CPerson: public IPerson, private PersonInfo { // note use of MIpublic: explicit CPerson( DatabaseID pid): PersonInfo(pid) {} virtual std::string name() const // implementations { return PersonInfo::theName(); } // of the required // IPerson member virtual std::string birthDate() const // functions { return PersonInfo::theBirthDate(); }private: // redefinitions of const char * valueDelimOpen() const { return ""; } // inherited virtual const char * valueDelimClose() const { return ""; } // delimiter}; // functions   在 UML 中,这个设计看起来像这样:   这个例子证明 MI 既是有用的,也是可理解的。    时至今日,multiple inheritance(多继承)不过是 object-oriented toolbox(面向对象工具箱)里的又一种工具而已,典型情况下,它的使用和理解更加复杂,所以如果你得到一个或多或少等同于一个 MI 设计的 SI 设计,则 SI 设计总是更加可取。如果你能拿出来的仅有的设计包含 MI,你应该更加用心地考虑一下——总会有一些方法使得 SI 也能做到。但同时,MI 有时是最清晰的,最易于维护的,最合理的完成工作的方法。在这种情况下,毫不畏惧地使用它。只是要确保谨慎地使用它。   Things to Remember   ·multiple inheritance(多继承)比 single inheritance(单继承)更复杂。它能导致新的歧义问题和对 virtual inheritance(虚拟继承)的需要。    ·virtual inheritance(虚拟继承)增加了 size(大小)和 speed(速度)成本,以及 initialization(初始化)和 assignment(赋值)的复杂度。当 virtual base classes(虚拟基类)没有数据时它是最适用的。   ·multiple inheritance(多继承)有合理的用途。一种方案涉及组合从一个 Interface class(接口类)的 public inheritance(公有继承)和从一个有助于实现的 class(类)的 private inheritance(私有继承)。 关于虚拟继承的思考虚拟继承在一般的应用中很少用到,所以也往往被忽视,这也主要是因为在C++中,多重继承是不推荐的,而一旦离开了多重继承,虚拟继承就完全失去了存在的必要(因为这样只会降低效率和占用更多的空间,实在是一无是处)。  以下面的一个例子为例:  #include   #include   class CA  {   int k; //为了便于说明后面的内存结构特别添加  public:   void f() {cout << "CA::f" << endl;}  };  class CB : public CA  {  };  class CC : public CA  {  };  class CD : public CB, public CC  {  };  void main()  {   CD d;   d.f();  }  当编译上述代码时,我们会收到如下的错误提示:  error C2385: 'CD::f' is ambiguous  即编译器无法确定你在d.f()中要调用的函数f到底是哪一个。这里可能会让人觉得有些奇怪,命名只定义了一个CA::f,既然大家都派生自CA,那自然就是调用的CA::f,为什么还无法确定呢?  这是因为编译器在进行编译的时候,需要确定子类的函数定义,如CA::f是确定的,那么在编译CB、CC时还需要在编译器的语法树中生成CB::f,CC::f等标识,那么,在编译CD的时候,由于CB、CC都有一个函数f,此时,编译器将试图生成两个CD::f标识,显然这时就要报错了。(当我们不使用CD::f的时候,以上标识都不会生成,所以,如果去掉d.f()一句,程序将顺利通过编译)  要解决这个问题,有两个方法:  1、重载函数f():此时由于我们明确定义了CD::f,编译器检查到CD::f()调用时就无需再像上面一样去逐级生成CD::f标识了;  此时CD的元素结构如下:  --------  |CB(CA)|  |CC(CA)|  --------  故此时的sizeof(CD) = 8;(CB、CC各有一个元素k)  2、使用虚拟继承:虚拟继承又称作共享继承,这种共享其实也是编译期间实现的,当使用虚拟继承时,上面的程序将变成下面的形式:  #include   #include   class CA  {   int k;  public:   void f() {cout << "CA::f" << endl;}  };  class CB : virtual public CA  {  };  class CC : virtual public CA  {  };  class CD : public CB, public CC  {  };  void main()  {   CD d;   d.f();  }  此时,当编译器确定d.f()调用的具体含义时,将生成如下的CD结构:  ----  |CB|  |CC|  |CA|  ----  同时,在CB、CC中都分别包含了一个指向CA的vbptr(virtual base table pointer),其中记录的是从CB、CC的元素到CA的元素之间的偏移量。此时,不会生成各子类的函数f标识,除非子类重载了该函数,从而达到“共享”的目的。  也正因此,此时的sizeof(CD) = 12(两个vbptr + sizoef(int));

a123456678 2019-12-02 01:58:07 0 浏览量 回答数 0

问题

深入理解Magento – 第七章 – 自定义Magento系统配置 :报错

kun坤 2020-06-14 15:21:31 0 浏览量 回答数 1

问题

第七章 – 自定义Magento系统配置:配置报错 

kun坤 2020-06-02 14:47:13 0 浏览量 回答数 1

问题

深入理解Magento – 第七章 – 自定义Magento系统配置 - 配置报错

montos 2020-06-03 20:29:30 2 浏览量 回答数 1
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