条款16:成对使用new和delete时形式应该相同

本文详细解释了C++中new和delete操作符的工作原理,重点讨论了它们在处理单一对象与对象数组时的区别,并强调了正确匹配使用new和delete的重要性。

    当你使用new时 ,有两件事情会发生,第一:内存被分配出来

                                                        第二:针对此内存会有一个构造函数被调用

    当你使用delete时 ,也会有两件事情会发生, 第一:针对此内存有一个析构函数被调用

                                                                  第二:释放内存

 

    而使用delete的最大问题 是:即将被删除的内存之内究竟有多少对象?这个问题决定了有多少个析构函数必须被调用!

 

    这里主要说的是单一对象和对象数组的问题,与单一对象不同,数组所用的内存通常还记录了数组的大小。

    使用delete时,唯一能知道存在着“数组大小记录”的方法是detele[]。

 

    总结:成对出现new和delete用相同的形式,若在new表达式中使用[],必须在相应的delete表达式中也使用[],如果在new表达式中不使用,则一定不要在delete中使用。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同也在不少候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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