模板初学者指南2 (转)

模板初学者指南2 (转)[@more@]

模板初学者指南2

原文:ASP">http://www.codeproject.com/cpp/templates_part1.asp

 

重载函数模板

XML:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:Office:office" />

函数模板

函数模板可以被其他的函数模板或是其他函数。编译器将遍历所有可能的函数模板并将创建相应的模板函数。查找使用最优匹配策略。

在模板中使用友元和其他模板

模板类可以包含其他的模板或是类,也可以使用其他类作为友元。当一个模板类包含另外的类时,有下面两种可能:

内部的类可以是一个通常的类。内部类独立于模板参数。否则内部类为另外一个模板。

外部模板类包含另外一个独立的模板(也独立于模板参数)。

template < class ElemType >

class Tree

{

//...

public:

  class Node

  {

  friend Tree < ElemType >;

  //...

  };

};

此例子中,内部模板类Node独立于Tree。外部类定义为Node的友元,包含参数列表。

模板类型

当使用在模板参数中定义的类型时,应该使用typename来定义:

template < typename T >

class X

{

//...

  typename T::X theStuff; // T::X is the type

  //...

};

class Test

{

//...

  class X { /* ... */ };

};

不使用typename,编译器报错。

枚举模板

当使用枚举模板时,可以创建一个产生对象的通用的类。提供一个枚举函数来分配内存。此枚举函数可以使用模板枚举函数来实现。可以使用任意类型:

class Builder

{

//...

  template < class T > static T* allocateMem();

};

注意:模板枚举函数不能为 virtual.

End


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【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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