Lambda 表达式在 C++ 函数中的 đa hình性

lambda 表达式通过模板机制在 c++++ 函数中实现多态性:模板函数用于创建通用的 lambda 表达式。lambda 表达式可以接受与模板参数类型兼容的参数。这样可以实现函数多态性,根据传入参数的类型改变 lambda 表达式行为。

Lambda 表达式在 C++ 函数中的多态性

引言

Lambda 表达式是一个匿名函数,可以捕捉其定义环境中的变量。由于其匿名性和灵活的语法,它们在 C++ 代码中非常有用,尤其是在需要将函数作为参数传递时。此外,lambda 表达式还提供多态性,这在编写可维护且可扩展的代码时是至关重要的。

函数多态性

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函数多态性允许我们使用小白轻松搭建系统点我wcqh.cn不同的代码实现同一界面。这意味着我们可以根据传入的参数或对象的类型来改变函数的行为。要实现函数多态性,我们可以使用虚函数或重载函数。

Lambda 表达式中的多态性

Lambda 表达式可以通过使用模板机制实现多态性。模板允许我们创建通用代码,该代码可以在不同类型的数据上工作。以下是使用模板实现 lambda 表达式多态性的示例:

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template<typename T>

auto create_lambda(T value) {

return [value](T other) {

return value + other;

};

}

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在这个示例中,create_lambda 函数使用模板小白轻松搭建系统点我wcqh.cn参数 T 创建了一个 lambda 表达式。lambda 表达式本身是一个带有参数 other 的函数,该参数与模板参数 T 具有相同的类型。当调用 lambda 表达式时,它可以与任何与 T 类型兼容的值一起使用。

实战案例

假设我们有一个基类 Shape 和两个派生类 Circle 和 Square。我们希望编写一个函数来计算形状的面积,但我们不想为每个形状类型显式编写一个函数。我们可以使用使用 lambda 表达式实现多态性的上述模板函数来实现此目的:

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#include <iostream>

#include <vector>

using namespace std;

struct Shape {

virtual double area() const = 0;

};

struct Circle : public Shape {

double radius;

Circle(double radius) : radius(radius) {}

double area() const override {

return M_PI * radius * radius;

}

};

struct Square : pu小白轻松搭建系统点我wcqh.cnblic Shape {

double side;

Square(double side) : side(side) {}

double area() const override {

return side * side;

}

};

template<typename T>

auto create_area_lambda(T shape) {

return [shape](T other) {

return shape->area() + other->area();

};

}

int main() {

vector<Shape*> shapes = {

new Circle(2),

new Square(3)

};

// 使小白轻松搭建系统点我wcqh.cn用 lambda 表达式计算所有形状的总面积

auto total_area_lambda = create_area_lambda(shapes[0]);

for (auto shape : shapes) {

total_area_lambda = create_area_lambda(shape);

}

// 调用 lambda 表达式来计算总面积

double total_area = total_area_lambda(nullptr);

cout << “Total area: ” << total_area << endl;

return 0;

}

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在这个实战案例中,create_area小白轻松搭建系统点我wcqh.cn_lambda 函数创建了一个 lambda 表达式,该 lambda 表达式可以与任何 Shape 派生类的实例一起使用。lambda 表达式逐个累加传入的形状的面积,最终返回所有形状的总面积。

以上就是Lambda 表达式在 C++ 函数中的 đa hình性的详细内容,更多请关注青狐资源网其它相关文章!

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