C++中inline笔记

本文详细介绍了C++中的内联函数概念,包括其如何减少调用开销、提高效率,以及在类中直接定义内联函数的方法。探讨了内联函数的适用场景,特别是在频繁调用的小函数中,以避免栈空间的过度消耗。

转载百度百科inline词条
inline是C++关键字,在函数声明或定义中,函数返回类型前加上关键字inline,即可以把函数指定为内联函数。这样可以解决一些频繁调用的函数大量消耗栈空间(栈内存)的问题。关键字inline必须与函数定义放在一起才能使函数成为内联函数,仅仅将inline放在函数声明前面不起任何作用。inline是一种“用于实现”的关键字,而不是一种“用于声明”的关键字。

1.inline定义的类的内联函数,函数的代码被放入符号表中,在使用时直接进行替换(像宏一样展开),没有了调用的开销,效率也很高。

2.很明显,类的内联函数也是一个真正的函数,编译器在调用一个内联函数时,会首先检查它的参数的类型,保证调用正确。然后进行一系列的相关检查,就像对待任何一个真正的函数一样。这样就消除了它的隐患和局限性。

3.inline可以作为某个类的成员函数,当然就可以在其中使用所在类的保护成员及私有成员。

在何时使用inline函数:
首先,你可以使用inline函数完全取代表达式形式的宏定义。
另外要注意,内联函数一般只会用在函数内容非常简单的时候。这是因为,内联函数的代码会在任何调用它的地方展开,如果函数太复杂,代码膨胀带来的恶果很可能会大于效率的提高带来的益处。内联函数最重要的使用地方是用于类的存取函数。
如果在类中直接定义,不需要用inline修饰,编译器自动化为内联函数

inline说明对编译器来说只是一种建议,编译器可以选择忽略这个建议。比如,你将一个长达1000多行的函数指定为inline,编译器就会忽略这个inline,将这个函数还原成普通函数。

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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