C++内存管理利器shared_ptr V2.0

本文介绍C++11中引入的智能指针shared_ptr的功能与优点,包括引用计数、变参工厂函数、原始指针获取、容器管理、设计模式支持等内容,并通过实例演示了如何使用std::make_shared替代new操作符。

此只能指针已经被纳入C++11,只因它实在是我们太需要它了!

如下的这些方面是我们需要它的理由

(1)引用计数让你摆脱delete的使用,只要有一个指针对象没有被析构,管理的对象就不会被析构,所以你可以按值传递给函数,按值从函数返回

(2)提供了变参工厂函数:make_shared<T>(...),让你摆脱new的出现

(3)获取原始指针的成员函数:get(),可以让你在需要原始指针的地方向外部提供,原始指针,如同string的成员函数:c_str()

(4)可以放在容器中管理对象

(5)可以实现桥接模式工厂模式等,是很多设计模式实现的关键

(6)你仅仅需要学习它,使用它

(7)为了防止循环引用而不能释放,需要借助weak_ptr

(8)自定义删除行为参考博客,可以针对FILE*的fclose进行快速定制、

(9)经典适用场景,来自于《C++ Primer》shared_ptr章节的示例


 

引用计数与释放

#include <string>
#include <iostream>
#include <boost/shared_ptr.hpp>

class implementation
{
public:
	~implementation() { std::cout <<"destroying implementation\n"; }
	void do_something() { std::cout << "did something\n"; }
};

void test()
{
	boost::shared_ptr<implementation> sp1(new implementation());
	std::cout<<"The Sample now has "<<sp1.use_count()<<" references\n";

	boost::shared_ptr<implementation> sp2 = sp1;
	std::cout<<"The Sample now has "<<sp2.use_count()<<" references\n";

	sp1.reset();
	std::cout<<"After Reset sp1. The Sample now has "<<sp2.use_count()<<" references\n";

	sp2.reset();
	std::cout<<"After Reset sp2. The Sample now has "<<sp2.use_count()<<" references\n";
}

void main()
{
	test();
}

The Sample now has 1 references
The Sample now has 2 references
After Reset sp1. The Sample now has 1 references
destroying implementation
After Reset sp2. The Sample now has 0 references
请按任意键继续. . .

std::make_shared()与派生

下面的例子展示了构造派生类对象交给基类智能指针的情形,从而彻底避免了new的出现:

#include<iostream>
#include <memory>

using namespace std;

class Base
{
public:
	Base(void);
	virtual ~Base(void);
	virtual void f(void) = 0;
};

Base::Base(void)
{
	std::cout << "Base::Base(void)" << std::endl;
}
Base::~Base(void)
{
	std::cout << "Base::~Base(void)" << std::endl;
}


class Drived : public Base
{
public:
	Drived(void);
	~Drived(void);
	void f(void);
};

Drived::Drived(void)
{
	std::cout << "Drived::Drived(void)" << std::endl;
}
Drived::~Drived(void)
{
	std::cout << "Drived::~Drived(void)" << std::endl;
}
void Drived::f(void)
{
	std::cout << "void Drived::f(void)" << std::endl;
}

int main()
{
	std::shared_ptr<Base> spBase = std::make_shared<Drived>();
	spBase->f();

	return 0;
}

 

另外参考应用:

 

相关资源:http://www.cnblogs.com/TianFang/archive/2008/09/19/1294521.html

 

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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