Deep Copy constructor function

本文通过一个具体的例子展示了深拷贝构造函数在C++中的应用。代码中定义了一个名为Node的类,并实现了该类的深拷贝构造函数。通过对Node类实例的创建和拷贝,演示了如何正确地进行资源复制,避免浅拷贝导致的问题。

This is a very good test to show the effect of the deep copy constructor function.


#include <iostream>

using namespace std;

class Node {
public:	
	int value;
	Node *left;
	Node *right;

	Node():value(0),left(NULL),right(NULL) {
	}

	Node(int value) {
		this->value = value;
		left = NULL;
		right = NULL;
	}

	Node(const Node &n) {
		this->value = n.value;
		if(n.left != NULL)
			left = new Node(n.left->value);
		if(n.right != NULL)
			right = new Node(n.right->value);
	}

};


int main() {
	Node *n0 = new Node();
	Node *n1 = new Node(3);
	Node *pN2 = new Node(4);
	pN2->left = n0;
	pN2->right = n1;
	Node n3(*pN2);
	delete pN2;
	delete n0;
	delete n1;

	cout << n3.left->value << endl;
	return 0;
}


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。
TypeError Traceback (most recent call last) Cell In[18], line 78 75 return df 77 # 调用函数处理异常值 ---> 78 df_cleaned = handle_outliers(df) 80 # 保存处理后的数据 81 df_cleaned.to_csv('month_preprocessed.csv', index=False) Cell In[18], line 20, in handle_outliers(df) 17 # 处理温度类:三次样条插值 18 for col in temperature_cols: 19 # 非异常值索引(排序+去重) ---> 20 non_outlier_index = np.sort(df[~outliers].index.unique()) 21 outlier_index = df[outliers].index 23 if len(non_outlier_index) >= 4: File D:\anaconda\Lib\site-packages\pandas\core\generic.py:1571, in NDFrame.__invert__(self) 1567 if not self.size: 1568 # inv fails with 0 len 1569 return self.copy(deep=False) -> 1571 new_data = self._mgr.apply(operator.invert) 1572 res = self._constructor_from_mgr(new_data, axes=new_data.axes) 1573 return res.__finalize__(self, method="__invert__") File D:\anaconda\Lib\site-packages\pandas\core\internals\managers.py:361, in BaseBlockManager.apply(self, f, align_keys, **kwargs) 358 kwargs[k] = obj[b.mgr_locs.indexer] 360 if callable(f): --> 361 applied = b.apply(f, **kwargs) 362 else: 363 applied = getattr(b, f)(**kwargs) File D:\anaconda\Lib\site-packages\pandas\core\internals\blocks.py:393, in Block.apply(self, func, **kwargs) 387 @final 388 def apply(self, func, **kwargs) -> list[Block]: 389 """ 390 apply the function to my values; return a block if we are not 391 one 392 """ --> 393 result = func(self.values, **kwargs) 395 result = maybe_coerce_values(result) 396 return self._split_op_result(result) TypeError: bad operand type for unary ~: 'DatetimeArray'
03-15
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