C++面试八股文:static和const的关键字有哪些用法?

文章讨论了C++中的static和const关键字的用法,包括它们在全局作用域、方法内和类成员中的作用。此外,还解释了const在指针类型的两种不同位置产生的不同效果——常量指针和指针常量。面试中提到了顶层const和底层const的概念,以及constexpr、consteval和constinit等C++20的新特性,其中consteval确保函数在编译时求值,constinit用于静态变量的初始化以保证线程安全。

某日二师兄参加XXX科技公司的C++工程师开发岗位第7面:

面试官:C++中,staticconst的关键字有哪些用法?

二师兄:satic关键字主要用在以下三个方面:1.用在全局作用域,修饰的变量或者函数为静态的,限制在本文件内使用。2.方法内修饰修饰静态局部变量,在第一次访问的时候初始化。3.内类修饰成员函数和成员变量,此函数或变量由类持有,而非类的对象持有。

二师兄:const关键字主要也有三个用途:1.修饰函数参数,则在函数内部不可以修改此参数。2.修饰类的成员方法,表面此方法不会更改类对象的任何数据。3.修饰变量,表明变量不可以被修该。

面试官:现在两个指针,一个是 const int*,另一个是int * const,两者有什么区别?

二师兄:这要要看const*的位置,const在前称为常量指针,const在后称为指针常量。常量指针的指针部分可变,指针指向的内容不可变。指针常量则相反,指针指向的内容可变,指针不可变。

面试官:嗯,那么你知道顶层const和底层const吗?

二师兄:额。。。不知道。。。

面试官:知道constexpr关键字的作用吗?

二师兄:了解一些。constexpr关键字修饰的变量具有编译器求值的功能。修饰的函数是否在编译器求值要取决于传入的参数是不是编译器确定的,这属于元编程的范畴。

面试官:嗯,那你知道constevalconstinit这两个关键字的作用吗?

二师兄:额。。。了解过一些,忘记了。

面试官:好的,回去等通知吧。

让我们来复盘一下今日二师兄的表现:

const在前称为常量指针,const在后称为指针常量。

这里的表述仁者见仁智者见智。但是在大名鼎鼎的《C++ Primer Edition 5》中文版中,const int*被称为指向常量的指针,而int* const则被称为常量指针。这种表述更容易理解两种指针的差异。

你知道顶层const和底层const吗?

这里的顶层const和底层const概念主要是为了区分const修饰的是变量本身还是变量指向的内容。

int i = 42;
const int ci = 42;//顶层const
const int* pi = &i; //磁层const,因为const修饰的是i所在的地址,不能通过pi去修改i,但是可以修改pi
int* const pi2 = &i;//顶层const,因为pi2无法修改
const int& ri = i;    //底层const,不能通过ri修改i

在传递参数时,顶层const可以被忽略,而底层const不能被忽略。

你知道constevalconstinit这两个关键字的作用吗?

还记得constexpr是否在编译时求值要取决于传入的参数吗?如果传入的参数是编译时确定的,constexpr函数就会在编译时求值,反之则会在运行时求值。

constexpr int add(int a, int b)
{
    return a+b;
}

constexpr int sum1 = add(1,2);    //编译时求值

int a = 1, b = 2;
int sum2 = add(a,b);    //运行时求值

当使用consteval修饰函数和变量时,如果不能在编译时求值,则编译错误。

consteval int add(int a, int b)
{
    return a+b;
}
constexpr int sum1 = add(1,2);    //编译通过,在编译时求值
int a = 1, b = 2;
int sum2 = add(a,b);    //编译失败

constinit关键字用于声明一个变量为常量初始化变量。使用constinit可以保证静态变量的初始化顺序和线程安全性,从而避免竞争条件的发生。需要注意的是,constinit关键字只能用于静态变量的初始化,不能用于动态变量的初始化。

需要注意的是,consteval和constinit关键字是C++20引入的, 小伙伴们可以在编译时加入-std=c++20尝试使用这两个关键字。

好了,今日份面试到这里就结束了,小伙伴们,对于今天二师兄的面试,能打几分呢?

关注我,带你21天“精通”C++!(狗头)

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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