33、C++ 中的友元工厂模式:模板与函数的协同之道

C++ 中的友元工厂模式:模板与函数的协同之道

1. 引言

在 C++ 编程中,类和函数的模板化是强大的工具,它们能让代码更具通用性和灵活性。然而,当涉及到模板类和友元函数时,会遇到一些特殊的问题和挑战。本文将深入探讨如何在模板类中合理使用友元函数,以及如何通过友元工厂模式解决一些实际问题。

2. 模板与友元的基础

在 C++ 里,类和函数都可以是模板。当一个类模板授予一个非模板函数友元关系时,如果该函数的参数类型不依赖于模板参数,这种情况并不特别有趣,也无法解决当前面临的问题。但当友元函数需要操作模板参数类型时,事情就变得复杂起来。

首先,将类 C 模板化:

template <typename T> class C {
    T x_;
    public:
    C(T x) : x_(x) {}
};

我们希望对 C 类型的对象进行加法操作并打印它们。之前已经讨论过,加法操作使用非成员函数实现更好,而打印操作只能通过非成员函数实现,这些理由对于模板类同样适用。

可以声明模板函数来配合模板类完成之前非模板函数的工作,以 operator+() 为例:

template <typename T>
C<T> operator+(const C<T>& lhs, const C<T>&am
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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