boost::initialized\＜T＞相关的测试程序（C/C++）

最新推荐文章于 2025-07-28 17:30:49 发布
最新推荐文章于 2025-07-28 17:30:49 发布
阅读量43 收藏 1
点赞数 1
CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： c语言 c++ 算法 C/C++
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/HackVibe/article/details/132648833
C/C++ 专栏收录该内容
214 篇文章 ¥59.90 ¥99.00
订阅专栏
本文介绍了一个使用Boost库中的`boost::initialized<T>`进行对象初始化和销毁的C++测试程序。示例展示了如何调用默认和带参数的构造函数初始化自定义结构体，并在程序结束时正确释放资源。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

boost::initialized<T>相关的测试程序（C/C++）

#include <boost/initialized.hpp>
#include <iostream>

struct MyStruct {
   
   
    int value;

    MyStruct(
了解本专栏 订阅专栏 解锁全文
boost::initialized＜T＞相关的测试程序
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
06-25 360
boost::initialized相关的测试程序实现功能C++实现代码 实现功能 boost::initialized相关的测试程序 C++实现代码 #include <boost/utility/value_init.hpp> #include <boost/core/lightweight_test.hpp> #include <string> namespace { template <class T> class key_value_pair
error: invalid initialization of reference of type ‘const std::vector<float>&’ from expression of type ‘const boost::shared_ptr<std::vector<float> >’ 144 | return (plane_coeff_d_); | ~^~~~~~~~~~~~~~~ make[2]: *** [segmentation/CMakeFiles/pcl_segmentation.dir/build.make:167：segmentation/CMakeFiles/pcl_segmentation.dir/src/organized_multi_plane_segmentation.cpp.o] 错误 1 make[1]: *** [CMakeFiles/Makefile2:1905：segmentation/CMakeFiles/pcl_segmentation.dir/all] 错误 2 make: *** [Makefile:163：all] 错误 2
03-21
<think>好的，我现在需要解决用户遇到的C++编译错误。错误信息是“invalid initialization of reference of type ‘const std::vector<float>&’ from expression of type ‘const boost::shared_ptr<std::vector...
#include <iostream> #include <cmath> #include <chrono> #include <thread> #include <vector> #include <gmpxx.h> #include <fstream> #include <sstream> #include <iomanip> #include <mutex> #include <atomic> #include <sys/sysinfo.h> #include <sys/resource.h> #include <fstream> #include <unistd.h> #include <nvml.h> // NVIDIA GPU监控 std::mutex output_mutex; std::atomic<bool> stop_monitor(false); mpf_class pi_value(0, 0); // 高精度π值 std::atomic<int> iteration_count(0); // 获取CPU使用率 double get_cpu_usage() { static uint64_t last_total = 0, last_idle = 0; std::ifstream stat_file("/proc/stat"); std::string line; std::getline(stat_file, line); std::istringstream iss(line); std::string cpu; uint64_t user, nice, system, idle, iowait, irq, softirq, steal; iss >> cpu >> user >> nice >> system >> idle >> iowait >> irq >> softirq >> steal; uint64_t total = user + nice + system + irq + softirq + steal; uint64_t idle_time = idle + iowait; double usage = 0.0; if (last_total != 0) { uint64_t total_diff = total - last_total; uint64_t idle_diff = idle_time - last_idle; usage = 100.0 * (1.0 - static_cast<double>(idle_diff) / total_diff); } last_total = total; last_idle = idle_time; return usage; } // 获取内存使用率 double get_memory_usage() { struct sysinfo mem_info; sysinfo(&mem_info); double total = mem_info.totalram; double free = mem_info.freeram; return 100.0 * (1.0 - free / total); } // 获取GPU使用率 (NVIDIA) double get_gpu_usage() { nvmlReturn_t result; nvmlDevice_t device; unsigned int utilization; result = nvmlInit(); if (result != NVML_SUCCESS) return -1.0; result = nvmlDeviceGetHandleByIndex(0, &device); if (result != NVML_SUCCESS) { nvmlShutdown(); return -1.0; } result = nvmlDeviceGetUtilizationRates(device, &utilization); if (result != NVML_SUCCESS) { nvmlShutdown(); return -1.0; } nvmlShutdown(); return static_cast<double>(utilization.gpu); } // 资源监控线程函数 void monitor_resources() { while (!stop_monitor) { double cpu = get_cpu_usage(); double mem = get_memory_usage(); double gpu = get_gpu_usage(); { std::lock_guard<std::mutex> lock(output_mutex); std::cout << "\033[2K"; // 清除当前行 std::cout << "\r[资源监控] CPU: " << std::fixed << std::setprecision(1) << cpu << "% | " << "内存: " << mem << "% | " << "GPU: " << (gpu >= 0 ? std::to_string(static_cast<int>(gpu)) + "%" : "N/A"); std::cout.flush(); } std::this_thread::sleep_for(std::chrono::seconds(1)); } } // Chudnovsky算法计算π mpf_class chudnovsky_pi(unsigned int precision, unsigned int iterations) { mpf_set_default_prec(precision); mpf_class pi(0, precision); mpf_class sum(0, precision); mpf_class k1(13591409, precision); mpf_class k2(545140134, precision); mpf_class k3(-262537412640768000, precision); mpf_class k4(426880, precision); mpf_class k5(10005, precision); mpf_class sqrt_c(0, precision); k5 = sqrt(k5); sqrt_c = k4 * k5; mpz_class a(1); mpz_class b(1); mpz_class a_prime(1); mpz_class b_prime(1); for (unsigned int k = 0; k < iterations; k++) { mpf_class numerator(0, precision); mpf_class denominator(0, precision); if (k == 0) { a = 1; b = 1; } else { // 使用二进制分裂法优化计算 a_prime = (6*k-5)*(2*k-1)*(6*k-1); b_prime = k*k*k * k3 / 24; a *= a_prime; b *= b_prime; } numerator = k1 + k2 * k; denominator = a * b; sum += numerator / denominator; iteration_count = k + 1; // 每100次迭代显示进度 if (k % 100 == 0) { pi = sqrt_c / sum; std::lock_guard<std::mutex> lock(output_mutex); std::cout << "\n[计算进度] 迭代: " << k << "/" << iterations << " | 当前π值: " << std::setprecision(15) << pi << std::endl; } } pi = sqrt_c / sum; return pi; } int main() { const unsigned int precision = 100000; // 二进制精度位 const unsigned int iterations = 1000; // 迭代次数 std::cout << "开始计算π值 (Chudnovsky算法)..." << std::endl; std::cout << "精度: " << precision << "位 | 最大迭代: " << iterations << std::endl; // 启动资源监控线程 std::thread monitor_thread(monitor_resources); // 记录开始时间 auto start_time = std::chrono::high_resolution_clock::now(); // 计算π值 pi_value = chudnovsky_pi(precision, iterations); // 记录结束时间 auto end_time = std::chrono::high_resolution_clock::now(); auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(end_time - start_time); // 停止监控线程 stop_monitor = true; monitor_thread.join(); // 输出最终结果 std::cout << "\n\n计算完成!" << std::endl; std::cout << "耗时: " << duration.count() / 1000.0 << " 秒" << std::endl; std::cout << "最终π值(前50位): " << std::setprecision(50) << pi_value << std::endl; return 0; } 此代码报错，修复错误 报错信息：default.cpp:6:10: fatal error: 'gmpxx.h' file not found #include <gmpxx.h> ^~~~~~~~~ 1 error generated. 输出完整代码
07-25
iss >> cpu >> user >> nice >> system >> idle >> iowait >> irq >> softirq >> steal; uint64_t total = user + nice + system + irq + softirq + steal; uint64_t idle_time = idle + iowait; double ...
【C语言】深入解析文件操作：原理与实践
suxi_na的博客
07-25 734
摘要：C语言文件操作指南 本文全面介绍C语言文件操作的核心知识，包括文件基本概念、分类、打开关闭方法及读写函数。主要内容包括：文件持久化的重要性、程序文件与数据文件的区别、二进制与文本文件的存储差异、标准流的概念、FILE结构体指针的使用、文件打开关闭模式(fopen/fclose)以及多种顺序读写函数(fgetc/fputc/fgets/fputs/fscanf/fprintf等)的应用场景。通过代码示例详细讲解文件操作流程，帮助开发者掌握C语言中数据持久化的关键技术，适用于不同水平的程序员学习和巩固文件
C语言：函数变量作用域、指针入门
2301_77829391的博客
07-27 955
*概念：**变量在程序运行中的存在时间（内存申请到内存释放的时间）根据变量存在的时间不同，变量可分为静态存储方式和动态存储方式//写法1 数据类型 * 变量列表;//写法2 数据类型 * 变量列表;//普通变量int a;//指针变量int *p1;// 正确//正确int* p4;//正确int* p5,p6;//注意：p6被当作int变量，不是指针注意：指针变量的值只能是8（32位系统）| 12（64位系统）位的十六进制整数。① 虽然定义指针变量*a，是在变量名前加上。
【MediaTek】AN7563编译wlan_hwifi出现en_npu.c:42:10: fatal error:
wgl307293845的博客
07-24 55
问题日志。
《C++ list 完全指南：list的模拟实现》
铭哥不写bug的博客
07-27 796
本文介绍了C++ list 完全指南中0list的模拟实现，期待你的关注！
C++符合快速入门(有java和js基础的)
2302_77002233的博客
07-24 439
【代码】C++符合快速入门(有java和js基础的)
C++扩展 --- 并发支持库（下）
Small_entreprene的博客
07-24 1354
本文介绍了C++11并发支持库中三种重要的锁管理工具。lock_guard采用RAII机制自动管理互斥锁，在构造时加锁，析构时解锁，确保异常安全。unique_lock功能更丰富，支持延迟锁定、尝试锁定和移动语义，提供更灵活的锁管理。std::lock函数能原子性地锁定多个互斥锁，避免死锁问题。此外，文章还讲解了std::call_once的用法，保证多线程环境下某个函数只执行一次。这些工具能有效解决多线程编程中的资源管理、死锁预防等问题，提高代码的健壮性和安全性。
9.c语言常用算法
最新发布
chxii的专栏
07-28 342
从数组的第一个元素开始，逐个与目标值进行比较，直到找到目标值或查找完整个数组。
C++ 进程间共享内存同步的技术原理与实践
liulilittle的博客
07-27 1084
进程间共享内存同步机制深度解析与优化实践 本文系统剖析了进程间共享内存同步的核心技术原理与实现方案。通过对Windows和Linux两大平台的技术对比，揭示了原子操作、自旋锁、互斥锁等同步机制在不同系统环境下的实现差异与性能表现。重点内容包括：1）基于x86体系的内存映射与MESI缓存一致性协议；2）Windows平台cmpxchg汇编级原子锁实现；3）Linux下PTHREAD_PROCESS_SHARED属性的跨进程互斥锁；4）无锁环形队列的ABA问题解决方案；5）混合锁自适应算法等优化策略。测试数据显
C++ explicit 上下文相关转换
刘杰的博客
07-24 720
C++ 允许程序员为自己的类定义转换规则，主要有两种方式[3][4]转换构造函数 (Converting Constructor)：一个可以只用一个参数调用的构造函数（非explicit它定义了如何将参数类型转换为类类型。转换运算符 (Conversion Operator)：一种特殊的类成员函数，定义了如何将类类型转换为其他类型[5]。默认情况下，这些用户定义的转换可以是隐式的，即编译器可以在需要时自动调用它们，无需程序员显式指示[4]。explicit。
【C++】类和对象（上）
HuaiNAN417的博客
07-26 991
c++中数据和函数都放到了类里面，通过访问限定符进行了限制，不能再随意通过对象直接修改数据，这是C++封装的⼀种体现，这个是最重要的变化。这⾥的封装的本质是⼀种更严格规范的管理，避免出现乱访问修改的问题。C++中有⼀些相对方便的语法，比如Init给的缺省参数会方便很多，成员函数每次不需要传对象地址，因为this指针隐含的传递了，方便了很多，使用类型不再需要typedef用类名就很方便。特殊的：没有成员变量的类的大小为1，来表示它“存在过”，如以下例题中的B和C。面向对象三大特性：封装，继承，多态。
【补题】Codeforces Round 735 (Div. 2) C. Mikasa
2401_87294509的博客
07-25 318
2.很明显，0~m对应得到的值没有规律，甚至异或出来的值都不一定再0~m内，但是假设我们要获得的值是x，那么。1.首先很容易观察到n>m的时候，一定不存在，因为要有0，一定要有m=n。，然后试图特判出mex，构造出来的最小可能就是m所带来的，这个点非常难判。3.这看起来毫无关联，但是我们构造的是答案x，我们先试图构造。，c是某个不属于0~m的值，因为异或的性质，可以知道。，但是在这个过程中，从高位到低位贪心构造，如果发现。，在那一刻已经满足了x>=m+1，直接跳出就行了。x有一个性质x>=m+1。
《深入理解STL：stack与queue的使用与模拟实现》
铭哥不写bug的博客
07-28 237
本文深入探讨了STL中的容器适配器stack和queue的实现原理及使用方法。stack遵循后进先出原则，queue遵循先进先出原则，它们都是通过容器适配器模式实现的。STL选择deque作为默认底层容器，因其能高效支持两端的插入删除操作。文章对比了C++ STL与C语言的实现方式，展示了STL复用已有容器接口的优势，使代码更简洁高效。同时详细介绍了stack和queue的常用接口，并通过代码示例展示了如何模拟实现这两种数据结构。
C++：模拟实现shared_ptr
sgz0527的博客
07-27 344
模拟实现shared_ptr
C语言：多线程优化埃拉托斯特尼筛法：并行计算质数的实现与性能分析
2301_77623084的博客
07-25 961
本文介绍了使用多线程优化埃拉托斯特尼筛法来高效计算质数的方法。文章首先解释了多线程的概念及其在提高CPU利用率、程序响应速度等方面的优势。然后详细阐述了多线程实现埃拉托斯特尼筛法的思路：串行处理小质数后，将大数范围分割成块由不同线程并行处理。文中提供了完整的代码实现，包括线程参数结构体、线程工作函数、并行计数函数等关键部分，并分析了互斥锁在保证线程安全中的作用。测试结果显示，在4核8线程CPU上，线程数增加到8个时获得最佳性能，时间从单线程的8.723秒降至1.234秒。文章最后指出线程数应与CPU核心数匹
Effective Modern C++ 条款16:保证const成员函数的线程安全性
软件开发领域最优质的博客
07-24 595
C++中const成员函数的线程安全陷阱：本文揭示了const成员函数在多线程环境下的潜在风险，特别是使用mutable变量时的并发访问问题。文章通过代码示例展示了两种解决方案：互斥锁保护和原子操作优化，并详细分析了双重检查锁定模式的实现。同时提出了最佳实践建议，包括不要假设const成员函数的线程安全性、选择合适的同步原语等。最后介绍了无锁编程的可能性，如使用std::call_once。文章强调const只保证逻辑不变性，开发者必须主动处理并发访问问题。
C++ 中的 const 和 constexpr 有什么区别？
weixin_45805339的博客
07-28 217
C++中const和constexpr的区别：const表示只读，可在运行时确定值；constexpr要求编译时常量，用于优化和元编程。const适用于运行时常量和只读语义，constexpr用于必须在编译时确定值的场景，如数组大小。C++14/17扩展了constexpr功能，允许更复杂的逻辑和编译时分支。选择依据：需要运行时确定用const，必须编译时确定用constexpr。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值