动态内存管理

本文详细解析了C++中malloc/free与new/delete的区别,包括它们的功能、使用方式及异常处理等,并介绍了new/delete如何通过调用构造函数和析构函数来初始化和清理对象。此外,还提供了NEW_ARRAY/DELETE_ARRAY宏的实现细节,用于模拟new[]/delete[]操作。
1:malloc/free和new/delete之间关系和差异。
共同点:他们都是动态管理内存的入口
不同点:
(1)malloc/free是C/C++的标准库函数,而new/delete是C++操作符;
(2)malloc/free使用时要自己对于类型大小进行计算,返回值为void*;
         new/delete使用时不需要自己计算类型大小,返回值为对应类型的指针;
(3)malloc/free只是动态分配内存空间,new/delete除了分配空间,还会调用构造函数和析构函数进行初始化和清理;
(4)malloc/free如果失败了返回0,new/delete如果失败了会抛异常。

2:new/delete、new[]/delete[]到底做了些什么事情
new: 先调用 operator new分配空间,然后调用构造函数初始化对象。
delete: 先调用析构函数清理对象,然后调用operator delete释放空间。

new[N]:先调用 operator new分配空间,然后调用N次构造函数初始化对象。
delete[]:先调用N次析构函数清理对象,然后调用operator delete释放空间。

3:NEW_ARRAY/DELETE_ARRAY宏,模拟new[]/delete[]申请和释放数组。

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS

#define NEW_ARRAY(PTR,TYPE,N)                   \
do{                                                 \
PTR = (TYPR*)operator new(sizeof(TYPE)*N + 4);  \
(*(int*)PTR) = N;                               \
PTR = (TYPE*)((char*(PTR)+4));                  \
for (size_t i = 0; i < N; i++)                   \
new(PTR + i)TYPE;                               \
} while (false);
#define DELETE_ARRAY(PTR,TYPE)         \
do{                                         \
size_t N = *((int*)PTR - 1);            \
for (size_t i = 0; i < N; i++)          \
PTR[i].~TYPE();                             \
PTR = (TYPE*)((char*)PTR - 4);          \
operator delete(PTR);                  \
} while (false);
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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