Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

C#: право доступа из-за наследования

Ниже приведен простой тестовый код:

public class A
{
    protected int m = 0;
}

internal class B: A
{
    public void test(A objA, B objB)
    {
        base.m++; //OK!
        objA.m++; //cannot access protected member

        m++;      //OK!
        objB.m++; //OK!
    }
}

Могу я спросить, почему в методе B.testA() можно получить доступ к base.m (здесь base — это класс A), но нельзя получить доступ к objA.m?


Ответы:


1

Так реализован модификатор protected. Вы можете получить к нему доступ из самого класса или производных классов, но вы не можете получить к нему доступ, если у вас есть экземпляр объекта. Вам придется сделать его общедоступным, если вы хотите, чтобы он был доступен для данного экземпляра класса. Другая возможность — сделать его protected internal, что означает, что он будет public для всех типов в текущей сборке и protected для типов в других сборках.

17.07.2011
  • Спасибо Дарин. Теперь я понимаю :) 17.07.2011
  • Новые материалы

    Кластеризация: более глубокий взгляд
    Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

    Как написать эффективное резюме
    Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

    Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
    Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

    Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
    Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

    Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
    Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

    Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
    В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

    Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
    В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..