C++高级编程-static

本文详细介绍了C++中静态成员的概念及其使用方法。包括静态成员变量如何被所有对象共享,以及静态成员函数的特点和调用方式。静态成员函数不依赖于类的数据结构,无法访问非静态成员变量。

在C语言中,static有三大作用:修饰局部变量,修饰全局变量,修饰函数
而在C++中,不仅继承了C语言的全部语法,还对关键字做了一些变动。
先看代码

#include <iostream>

using namespace std;

class Test
{
public:
    Test(int a)
    {
        m_a = a;
    }
public:
    int m_a;
    // 定义一个静态的类成员,该成员是所有类对象共享的
    static int m_b; 
};

// 静态成员必须在类的外部进行初始化
int Test::m_b = 10;

可以看出:
把一个类的成员说明为 static 时,这个类无论有多少个对象被创建,这些对象共享这个 static 成员
静态成员局部于类,它不是对象成员,在类的外部进行初始化

#include <iostream>
using namespace std;

class Test
{
public:
    // 静态成员函数
    // 在静态成员函数中只能使用静态变量,不能使用其他普通成员变量
    static void printC()
    {
        cout << m_b << endl;
        //cout << m_a << endl;
    }
public:
    int m_a;
    static int m_b; // 定义一个静态的类成员,该成员是所有类对象共享的
};

// 静态成员必须在类的外部进行初始化
int Test::m_b = 10;

int main()
{
    Test a1;
    Test a2;
    Test a3;

    // 静态成员函数的使用可以使用 类名::函数名 或者 对象直接调用
    Test::printC();
    a1.printC();

    return 0;
}

静态成员函数数冠以关键字static
静态成员函数提供不依赖于类数据结构的共同操作,它没有this指针
在类外调用静态成员函数用 “类名 :: ”作限定词,或通过对象调用
疑难问题:静态成员函数中,不能使用普通变量,只能使用静态成员变量

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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