初探C++学习笔记

本文深入探讨了C++的关键概念,包括面向对象编程的基本要素如类、对象、封装、继承等,以及C++特有的功能如名称空间、内联函数、构造函数等。还介绍了如何在C++中管理和操作内存。

C++作为C语言的扩充以及进阶版,作为一种OOP语言,C++中的概念有类、对象、抽象、封装、继承、以及多态。

为大型程序的编写带来便利,也对学习提出了要求。

所谓面向对象的思维,也就是程序的完成,依赖于对象,通过对象去调用函数,就像派遣员工去做事情,符合人类的思维方式,

同时也优化了编写程序的流程。

下面介绍C++的一些知识:

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名称空间:namespace

在C++中,可以使用一种叫名称空间的特性。通过名称空间,可以很大程度的提高变量名的重用性,也在跨文件编译时提供便利,

只需要为定义的全局变量定义一个名称空间。

栗子:namespace  n{ int a;  int b;}

要使用该变量,可以using  namespace n ;全部引用或者单个引用using n::a    using n::b;

或者直接在程序里面使用n::a   n::b,这种方式可以有效解决多人共同编程时的变量重名问题,好习惯。

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头文件:iostream

在C++的头文件中,一般风格是不加.h后缀,如果要包含C的头文件,可以选择cmath这种风格。

同时,头文件实际上包含了一些类的声明,例如iostream,包含了输入输出流的类声明。

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变量的声明只要在使用前声明就可以了,在初始化时,可以int age = 20,也可以int age(20);,这是一种构造函数。

在类型转换时也可以使用构造函数,栗子:double  a;  int b;   b = int(a);这样看上去更像调用函数。


函数参数默认值

因为有些函数在使用时,参数不一定都要变化,所以可以设定一些默认值,在调用时,根据传入参数的个数

判断是否使用默认值,所以 一旦给一个参数赋了默认值,则它后面的所有参数也都必须有默认值。

1. 一旦给一个参数赋了默认值,则它后面的所有参数也都必须有默认值。
2. 默认值的类型必须正确。
3. 默认值可以在原型或者函数定义中给出,但不能在两个位置同时给出,建议在原型声明中指定默认值。

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函数重载:

函数重载的特性在C++中也很重要,这个特性可以使函数在传入不同参数时,自动检索应该执行什么函数,

提高了函数调用的便利,函数重载的要求就是:函数名相同,形参不同。

从而通过不同形参来确定执行。但是函数重载一般用于功能相似,但是传入参数不同的函数。


注意:在同时存在参数默认值和函数重载时,会出现调用冲突。

例如:int add(int a, int b = 10);
    int add(int a);这两个函数在调用add(6)时,编译器就分辨不了调用哪一个函数了。

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内联函数:

在C语言里,可以利用宏定义来模拟函数,但是有很多不足之处

而在C++中,可以使用inline来使函数成为内联函数,以减少函数调用的次数,减少时间,一般适用于小函数。

而且inline只需在函数定义的时候加就可以了,例如inline double kf(double n),在声明时加不加都可以。

调用的现象和复制粘贴一样,但是效率上高。


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引用变量:

其实个人理解,引用变量和在C语言中使用int  *const  p 的效果很类似,就是一个指针常量,可以修改指向地址的内容,

但是不能更改指向的地址,比较安全。

在C++中使用引用变量,栗子: int age;  int  &p = age;  相当于给变量取个别名,一般用在函数传递参数时,需要回写到上级函数

例子:

int led(int &a,int &b);在调用时传入参数led(c,d),相当于c和d传到led函数内,并且修改a、b的值,也就是修改了c、d的值


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申请堆区空间:

在C语言中,使用malloc和free函数来申请空间和释放空间。

在C++中,使用new和delete函数来处理,因为C++有类的概念,所以需要用new来申请类的空间,

并且注重于申请空间的类型。

例子:

申请整形空间:int *p = new int ; 这样p就指向一个整形空间

申请字符型数组空间:char *p = new char[20] ;申请一片20个字节的空间

也可以申请类的空间:string *p = new string("hello"),会调用类的构造函数。


释放空间:使用delete函数。

例子:

如果是一个数据   delete p;

如果是一个数组   delete []p;


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this指针:

该指针用于访问不同类的对象成员空间,所有的成员函数内部都有一个隐含的this指针,

不同对象调用函数,this指针就保存谁的地址。

类的大小:类的大小通过计算数据成员空间,而函数成员不占空间,只是调用代码,并且函数成员是共享的


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构造函数:

1.构造函数是一个特殊的函数,在创建对象时会自动调用

2.如果采用自己编写构造函数,则必须在类里面自定义一个构造函数

3.构造函数的格式:无返回类型,所以定义格式为       类名(形参列表),构造函数支持参数默认值和函数重载。

4.构造函数的作用:给对象分配一个标识符,为对象的数据成员分配空间。

5.对成员初始化,需要程序员自己编写赋值规则。

6.初始化表达式的用法 : 类名(形参列表):变量名(数值),变量名(数值)........

    初始化表达式的实际执行顺序是根据类定义里面成员变量的顺序来定义的,最好书写顺序和

   声明的顺序一致。


ps:构造函数不能显示调用。


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复制构造函数:实际上,如果我们没有自定义复制构造函数,编译器会自动生成一个简单的。

1. 格式:    类名(const point &p)

使用复制构造函数这种思想,可以使我们在定义同一类产生的对象之间直接赋值。

例: 类名   对象名1;  类名    对象名2  =  对象名1;或者用括号重载。


2.一般复制构造函数使用默认的就足够了。

在类里面如果用到了堆区空间的申请和释放,就需要自己定义复制构造函数,防止使用已释放的空间。


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析构函数:

析构函数也是一个特殊的成员函数,当对象超过其作用域时,会自动调用析构函数,清理申请的空间

1. 函数名与类名相同,且前面加上 ~  与构造函数区分
没有返回值类型
没有形参 -- 空的形参列表,因为没有形参列表,所以没有函数重载。

格式: ~类名()
{

}

2.析构函数一般也是编译器默认,除非类里面申请了堆区空间,或者有成员指向堆区空间,需要手动释放,

才需要自己编写


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标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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