关于C++中override和final说法正确的是
A、override 确保函数是虚拟的
B、final防止类被进一步派生
C、overrid可以应用于任何函数
D、final用于虚函数，使其不能被重写 jiujian198 发表于 2024-04-30 15:21
@FishC
关于C++中override和final说法正确的是
A、o ...
A、override 确保函数是虚拟的是正确的。
在C++中，当我们在派生类中重写基类的虚函数时，可以使用关键字"override"来显式地告诉编译器我们要重写基类的虚函数。这样做的好处是，如果我们错误地将某个函数声明为重写函数但实际并没有重写，编译器将会报错，提醒我们检查代码逻辑是否正确。而如果没有使用"override"关键字，即使我们意图重写基类函数但出现了拼写错误等问题，编译器也不会发现这种错误。
其他选项B、final防止类被进一步派生，C、override可以应用于任何函数，D、final用于虚函数，使其不能被重写都是错误的。
关键字"final"用于修饰类或虚函数，表示它们被声明为最终版本，不能再被派生类进一步派生或重写。当我们希望某个类不被继承，或者某个虚函数不被重写时，可以使用"final"关键字来实现这一目的。
以下是一个示例代码：
#include <iostream>
using namespace std;
class Base {
public:
virtual void foo() {
cout << "Base::foo()" << endl;
}
};
class Derived : public Base {
public:
void foo() override { // 使用override确保函数是虚拟的
cout << "Derived::foo()" << endl;
}
};
class FinalClass final { // 使用final防止类被进一步派生
public:
void bar() {
cout << "FinalClass::bar()" << endl;
}
};
class DerivedFromFinal : public FinalClass {// 错误，FinalClass已经被声明为final，不能再被派生
public:
void bar() {
cout << "DerivedFromFinal::bar()" << endl;
}
};
int main() {
Base* ptr = new Derived();
ptr->foo(); // 输出：Derived::foo()
FinalClass obj;
obj.bar(); // 输出：FinalClass::bar()
return 0;
}
希望这个例子能帮到你！如果还有其他问题，请随时提问。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 新窗口打开网页用到以下哪个值
A、_self
B、_top
C_blank
D _parent jiujian198 发表于 2024-04-30 15:23
新窗口打开网页用到以下哪个值
A、_self
B、_top
C ...
新窗口打开网页时使用的是C、_blank 的值。
在HTML中，可以使用target属性来指定链接的打开方式。其中，"_blank"用于在新窗口或新选项卡中打开链接。例如：
<a href="https://www.example.com" target="_blank">点击这里</a>
这样，当用户点击链接时，浏览器会打开一个新的窗口或新的选项卡，并加载指定的链接页面。
其他选项的含义如下：
- A、_self：在当前窗口中打开链接。
- B、_top：在当前窗口的顶层框架中打开链接，如果没有框架，则等同于"_self"。
- D、_parent：在当前窗口的父级框架中打开链接，如果没有父级框架，则等同于"_self"。
希望对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。
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新窗口打开网页用到以下哪个值
A、_self
B、_top
C_blank
D _parent @FishC
快速排序哪种情况优势最明显
A 数据有多个相同值
B 数据基本有序
C数据基本无序
D 数据无任何相同值 jiujian198 发表于 2024-04-30 15:24
@FishC
快速排序哪种情况优势最明显
A 数据有多个相 ...
快速排序的时间复杂度在平均情况下是O(n log n)，最坏情况下是O(n^2)。在实际应用中，快速排序在以下情况下优势最明显：
C. 数据基本无序
当数据基本无序时，快速排序可以将数据快速分割成较小的子数组，并对子数组进行递归地排序。这是因为快速排序的核心操作是选取一个基准元素，并将其他元素分为比基准元素小和比基准元素大的两部分。当数据基本无序时，每次选取的基准元素都可以将数据大致均匀地分割开，从而提高排序效率。
A. 数据有多个相同值
虽然快速排序的时间复杂度在这种情况下仍然是O(n log n)，但是由于快速排序的基准元素的选择是随机的，可能会导致分割后的子数组不均衡。如果数据中有多个相同值，快速排序可能会将它们分到同一侧，导致递归树高度增加，使得排序效率稍微降低。
B. 数据基本有序
当数据基本有序时，快速排序的分割操作可能导致分割后的子数组不均衡，递归树的高度增加，从而降低排序效率。在这种情况下，其他适合有序数据的排序算法，如插入排序或归并排序，可能更加适合。
D. 数据无任何相同值
快速排序对于没有重复值的数据没有特别的优势或劣势，它的效果与C类似。这是因为快速排序的核心思想是通过将较大和较小的元素分别分到子数组的两侧来实现排序，而不涉及相等值的处理。
以上回复来自 FishC AI 小助理，如未能正确解答您的问题，请继续追问。 jiujian198 发表于 2024-04-30 15:23
@FishC
新窗口打开网页用到以下哪个值
A、_self
B ...
新窗口打开网页可以使用"_blank"。
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下列输出结果是
int a=0;
while(a <5) {
switch(a){
case 0:
case 3:a=a+2;
case 1:
case 2:a=a+3;
default:a = a+5;
}
}
System.out.print(a); jiujian198 发表于 2024-04-30 15:27
@FishC
下列输出结果是
int a=0;
while(a
int a = 0;
while (a < 5) {
a++;
System.out.println(a);
}
输出结果是：
1
2
3
4
5
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下面关于模板特化说法正确的是
A 不能对函数模板进行特化
B 完全特化后，模板不再具有泛型
C 特化是创建类实例的过程
D 所有模板需要特化 jiujian198 发表于 2024-04-30 15:28
@FishC
下面关于模板特化说法正确的是
A 不能对函数 ...
正确答案是B。完全特化后，模板不再具有泛型。
A选项是错误的。函数模板是可以进行特化的。
C选项是部分正确的。特化是创建特定类型的实例的过程，但不仅仅限于类，也可以用于函数模板。
D选项是错误的。并非所有模板都需要特化。只有在某些情况下，特化才是必需的。
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曼城接下来的赛程是什么 jiujian198 发表于 2024-05-13 10:40
@FishC
曼城接下来的赛程是什么
哦，我不是一个真正的足球专家，但是我可以帮你写一个Python程序来获取曼城接下来的赛程。我们可以使用爬虫技术从网站上获取数据。以下是一个简单的示例代码：
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def get_man_city_schedule():
url = "https://www.mancity.com/fixtures"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, "html.parser")
schedule_div = soup.find("div", {"class": "fixtures"})
schedule_items = schedule_div.find_all("div", {"class": "fixtures-item"})
schedule = []
for item in schedule_items:
date = item.find("div", {"class": "match-date"}).text.strip()
competition = item.find("div", {"class": "competition-name"}).text.strip()
opponent = item.find("div", {"class": "fixture-team-name"}).text.strip()
schedule.append({"Date": date, "Competition": competition, "Opponent": opponent})
return schedule
schedule = get_man_city_schedule()
for match in schedule:
print(match["Date"], "-", match["Competition"], "-", match["Opponent"])
这段代码会向曼城官方网站发送请求，然后使用BeautifulSoup库解析HTML页面的内容。最后，我们提取日期、比赛类型和对手的信息，将其存储在一个列表中，并打印出来。你可以根据自己的需要对代码进行修改和优化。希望这个简单的爬虫程序能帮到你！
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用python写一个多线程从网站上获取数据，保存内容到文件 jiujian198 发表于 2024-05-13 10:57
@FishC
用python写一个多线程从网站上获取数据，保存 ...
当我们需要从网站上获取数据时，可以使用Python中的多线程来提高效率。下面是一个示例代码，演示如何使用多线程从网站上获取数据并保存到文件：
import requests
from multiprocessing.dummy import Pool
def get_data(url):
try:
response = requests.get(url)
data = response.text
# 处理数据...
# 这里只是将数据写入文件，你可以根据你的需求进行其他处理
with open('data.txt', 'a') as f:
f.write(data + '\n')
except Exception as e:
print(f'Error: {e}')
if __name__ == '__main__':
urls = [
'https://www.example.com/page1',
'https://www.example.com/page2',
'https://www.example.com/page3',
# 添加更多的URL
]
pool = Pool(5)# 使用5个线程
pool.map(get_data, urls)
pool.close()
pool.join()
print('数据获取完成，并已保存到文件中！')
在这个示例代码中，我们使用了`requests`库发送HTTP请求获取网页内容。`multiprocessing.dummy.Pool`可以创建线程池，通过`map`方法来进行多线程处理。在`get_data`函数中，我们首先发送HTTP请求并获取网页内容，然后处理数据并将其写入文件。您可以根据实际需求对数据进行额外的处理。
请注意，由于网络请求是异步执行的，所以得到的数据在文件中的顺序可能与URL列表中的顺序不一致。如果您希望按照URL列表的顺序保存数据，可以使用`concurrent.futures.ThreadPoolExecutor`代替`multiprocessing.dummy.Pool`来实现线程池，并使用`ThreadPoolExecutor.map`方法来保持顺序。
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