C++中头文件(.h)和源文件(.cpp)都应该写些什么

C++所有头文件和使用 int isspace(int ch) 若ch是空格(''),水平制表符('\t'),回车符('\r'), 走纸换行('\f'),垂直制表符('\v'),换行符('\n')返回非0值,否则返回0。char *ecvt(double value,intndigit,int *decpt,int *sign) 将浮点数value转换成字符串并返回该字符串。long strtol(char *str,char**endptr,int base)将字符串str转换成长整型数, 并返回这个数, 阅读详情

转载:http://blog.youkuaiyun.com/lyanliu/article/details/2195632

这个问题在许多C++程序员看来会很搞笑,“这么简单的问题还用得着你废话!”。但是由于本人生性愚钝,学C++的时候,确实花了很久的时间都搞不明白,只是会写一个文件,但不会写一个工程。而用C++编写比较大型的项目时,文件的分割管理确实确实是非常必要的 。下面就非常简洁明了地谈谈头文件(.h)和源文件(.cpp)应该怎么写。

   头文件(.h):

    写类的声明(包括类里面的成员和方法的声明)、函数原型、#define常数等,但一般来说不写出具体的实现。

    在写头文件时需要注意,在开头和结尾处必须按照如下样式加上预编译语句(如下):

 

#ifndef CIRCLE_H
#define  CIRCLE_H

// 你的代码写在这里

#endif

 

    这样做是为了防止重复编译,不这样做就有可能出错。

    至于CIRCLE_H这个名字实际上是无所谓的,你叫什么都行,只要符合规范都行。原则上来说,非常建议把它写成这种形式,因为比较容易和头文件的名字对应。

   源文件(.cpp):

    源文件主要写实现头文件中已经声明的那些函数的具体代码。需要注意的是,开头必须#include一下实现的头文件,以及要用到的头文件。那么当你需要用到自己写的头文件中的类时,只需要#include进来就行了。

    下面举个最简单的例子来描述一下,咱就求个圆面积。

     第1步,建立一个空工程(以在VS2003环境下为例)。

     第2步,在头文件的文件夹里新建一个名为Circle.h的头文件,它的内容如下:

 

#ifndef CIRCLE_H
#define  CIRCLE_H

class  Circle
{
private:
    
double r;//半径
public:
    Circle();
//构造函数
    Circle(double R);//构造函数
    double Area();//求面积函数
}
;

#endif

   注意到开头结尾的预编译语句。在头文件里,并不写出函数的具体实现。

    第3步,要给出Circle类的具体实现,因此,在源文件夹里新建一个Circle.cpp的文件,它的内容如下:

 

#include  " Circle.h "

Circle::Circle()
{
    
this->r=5.0;
}


Circle::Circle(
double  R)
{
    
this->r=R;
}


double  Circle:: Area()
{
    
return 3.14*r*r;
}

    需要注意的是:开头处包含了Circle.h,事实上,只要此cpp文件用到的文件,都要包含进来!这个文件的名字其实不一定要叫Circle.cpp,但非常建议cpp文件与头文件相对应。

    最后,我们建一个main.cpp来测试我们写的Circle类,它的内容如下:

 

#include  < iostream >
#include 
" Circle.h "
using   namespace  std;

int  main()
{
    Circle c(
3);
    cout
<<"Area="<<c.Area()<<endl;
    
return 1;
}

    注意到开头时有#include "Circle.h"的声明,证明我们使用到了我们刚才写的Circle类。

   至此,我们工程的结构为:

    运行一下,输出结果为:

   说明我们写的Circle类确实可以用了

C++标准头文件汇总及功能说明 阅读详情

相关推荐

C++头文件

在实际项目中,最好使用具体的标准库头文件,以提高代码的可读性和可维护性。这个头文件可以在大多数的操作系统和编译器上使用,但并不是C++标准库的一部分,因此不是所有的编译器都支持这个头文件。:windows.h提供了许多用于读写Windows注册表的函数和宏定义,如注册表键值的读写、注册表项的创建和删除等。:windows.h包含了许多用于创建、管理和同步线程和进程的函数和数据类型,如创建线程、进程同步、进程间通信等。:这个头文件包含了C++标准库中的字符串处理函数的声明,如字符串复制、连接、比较等。

小天狼星_布莱克 的博客 7392

C/C++头文件汇总

C/C++头文件汇总

阿玥的小博客 2万+

新手避坑:RT-Thread-Studio外设驱动配置最容易忽略的3个地方(附WDT实例)

本文针对RT-Thread-Studio新手在配置外设驱动时常见的编译报错问题,以看门狗(WDT)为例,详细解析了最易忽略的三个关键配置环节:RT-Thread-Studio的图形化Setting开关、Kconfig中的依赖关系以及SConscript的编译规则。掌握这三层配置模型,能有效避免头文件包含正确却依然编译失败的问题,确保驱动代码被正确加入构建。

gray5的博客 504

C++常见头文件汇总

本文简单概括了C++中常用的头文件

Zzzr_3210的博客 2万+

无人机室内悬停如何稳?光流与IMU数据融合实战解析

在无GPS的室内环境中,无人机自主悬停依赖多传感器融合,其中光流与IMU是核心组合。光流传感器通过图像像素位移估算相对地面的速度,长期无漂移,但易受光照和纹理影响;IMU高频响应出色,却存在积分累积漂移。两者在频率与误差特性上天然互补,融合后可实现高精度位置估计。工程实践中,需合理选型、正确处理坐标变换与时间对齐,并通过互补滤波或扩展卡尔曼滤波将光流速度修正引入状态估计,进而支撑位置环与速度环控制。这一技术不仅解决室内定点悬停,也为视觉惯性里程计等更复杂的自主定位提供基础。本文结合真实调试案例,梳理从硬件安

weixin_33314040的博客 293

FreeModbus V1.6主机模式实战:如何在STM32上实现Modbus RTU主从一体通信

本文详细介绍了如何在STM32平台上利用FreeModbus V1.6开源协议栈实现Modbus RTU主从一体通信。文章深入剖析了V1.6版本主机模式的架构设计,提供了从硬件配置、串口与定时器移植到FreeRTOS操作系统适配的完整实战指南,并分享了数据缓冲区管理、多线程协同及高级调试技巧,为构建稳定可靠的工业通信网关提供了系统化解决方案。

weixin_29194255的博客 372

C++ Basic 14: C++源文件(.cpp)和头文件(.h)该怎么写才规范?

这个问题在许多C++程序员看来会很搞笑,“这么简单的问题还用得着你废话!”。但是由于本人生性愚钝,学C++的时候,确实花了很久的时间都搞不明白,只是会写一个文件,但不会写一个工程。而用C++编写比较大型的项目时,文件的分割管理确实确实是非常必要的。下面就非常简洁明了地谈谈头文件(.h)和源文件(.cpp)应该怎么写。 目录 头文件(.h): 源文件(.cpp): 第二篇...

Techblog of HaoWANG 6825

编译原理考试大题分析【太原理工大学】

看完本篇大题拿 85% 的分应该没问题,TYUT 太原理工大学编译原理期末考试。

m0_52861684的博客 1万+

C++中头文件(.h)和源文件(.cpp)都应该写些什么zz

头文件(.h):    写类的声明(包括类里面的成员和方法的声明)、函数原型、#define常数等,但一般来说不写出具体的实现。     在写头文件时需要注意,在开头和结尾处必须按照如下样式加上预编译语句(如下): #ifndef CIRCLE_H#define CIRCLE_H //你的代码写在这里 #endif    这样做是为了防止重复编译,不这样做就有可能出错。   ...

shanlingwei的专栏 6320

Java本地AI推理初体验:Jlama+LangChain4j构建离线问答系统

Jlama 是专为 Java 生态设计的现代化大型语言模型(LLM)推理引擎,旨在让开发者无需依赖外部服务即可直接在 Java 应用中运行本地化模型推理。本文将结合Jlama + langchain4j 实现一个本地可运行的简单问答Demo。

2501_92589102的博客 407

Impala>Impala安装部署

文章目录1.安装前提2.下载安装包、依赖包3.虚拟机新增磁盘(可选)4.配置本地yum源5.安装Impala6.修改Hadoop、Hive配置7.修改impala配置8.启动、关闭impala服务 1.安装前提 集群提前安装好hadoop,hive。 hive安装包scp在所有需要安装impala的节点上,因为impala需要引用hive的依赖包。 hadoop框架需要支持C程序访问接口,查看下...

qq_44509920的博客 836

C++中的头文件(.h)和源文件(.cpp)都应该写什么?

头文件(.h):写定义和声明 写类的声明(包括类里面的成员和方法的声明)、函数原型、#define常数等,但是一般来说不写具体的实现。 注意: 1、在写头文件的时候需要注意,在开头和结尾处必须按照如下样式加上预编译语句(如下): #ifndef PERSON_H #define PERSON_H //中间写你的代码 #endif 这样做是为了防止重复编译,不这样做就有可能会出错。 至于PERSON_H这个名字可以随便取,只要符合规范就行,但是建议把它写成与源文件的名字对应。 源文件(.cpp):写实现 源文

织席贩履之辈 1705

一文吃透 ABAP RESTful Application Programming Model(RAP):从数据建模与行为,到业务服务暴露,再到服务消费

本文介绍了SAP ABAP统一编程模型RAP的核心架构与实践方法,通过构建完整的ZTRAVEL和ZBOOKING业务对象,演示了从数据建模、行为定义到服务暴露的全流程。文章详细说明了RAP三层架构(数据与行为层、服务提供层、服务消费层)的实现方式,包括CDS视图实体定义、行为定义(BDEF)中的事务能力声明、投影与服务绑定等关键步骤。特别强调了ABAP Cloud环境下的开发限制和最佳实践,如使用GUID和late numbering机制,以及如何通过EML语言操作业务对象。最后提供了完整的代码示例,展示了

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 521

cpp文件写c语言,C++中头文件(.h)和源文件(.cpp)都应该写些什么

这个问题在许多C++程序员看来会很搞笑,“这么简单的问题还用得着你废话!”。但是由于本人生性愚钝,学C++的时候,确实花了很久的时间都搞不明白,只是会写一个文件,但不会写一个工程。而用C++编写比较大型的项目时,文件的分割管理确实确实是非常必要的 。下面就非常简洁明了地谈谈头文件(.h)和源文件(.cpp)应该怎么写。头文件(.h):写类的声明(包括类里面的成员和方法的声明)、函数原型、#defi...

weixin_39609718的博客 1283

9、工业数据管理:Historian、ERP、MES与资产模型解析

本文深入解析了工业数据管理中的核心概念与技术,包括Historian数据库、ERP和MES系统以及资产模型。文章详细介绍了Historian数据库的特性、架构分类、数据采集方式及时间序列处理能力,同时探讨了ERP和MES系统的功能与优势,特别是MES在生产执行中的重要作用。资产模型部分结合ISA-95和ISA-88标准,阐述了工业资产的层次化建模方法。此外,文章还分析了各系统之间的协同关系、面临的挑战及应对策略,并展望了未来工业数据管理的发展趋势,如云原生技术、人工智能融合和工业物联网的应用。

pz89012345的博客 143

Camera2Demo

在Camera2 的基础上进行封装,使得Camera2一堆初始化逻辑与Activity分离,降低耦合度,完成预览拍照并保存的操作

C++中头文件(.h)和源文件(.cpp)都应该写些什么,头文件中的预编译语句作用,命名空间和头文件的区别与联系,内部链接和外部链接

C++中头文件(.h)和源文件(.cpp)都应该写些什么,头文件中的预编译语句作用,命名空间和头文件的区别与联系,内部链接和外部链接

Rolandxxx的博客 3753

大中型超市收银系统(可直接运行)

光步前台收银系统系统功能:商品销售、商品退货、挂单、收银员权限、会员销售、单品取消、整单取消、商品查询、脱机销售、脱机数据上传,基本资料下载,开钱箱、小票打印、收款结算,支持多币种付款方式(现金、储值卡、礼券、微信等),支持多种促销。运行环境:.net 4.0登陆信息用户名:1001 密码:123456内置商品信息,商品编码可输入00001000 - 00010000,测试效果相关功能键F5 结算 F9挂单 F11商品查询 F8退货 Insert单品取消 Del整单取消 F12开钱箱F2 会员 Ctrl+Z退出系统 Home 锁屏 相关源码待公开

C++中头文件(.h) 和源文件( .cpp)都应该写些什么

转自:https://www.cnblogs.com/fenghuan/p/4794514.html 头文件(.h): 写类的声明(包括类里面的成员和方法的声明)、函数原型、#define常数等,但一般来说不写出具体的实现。 在写头文件时需要注意,在开头和结尾处必须按照如下样式加上预编译语句(如下): #ifndef CIRCLE_H #define CIRCLE_H ...

qq_41543888的博客 387

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器,可以扫描没有密码和弱密码的共享,先到配置文件中填写猜测的用户名和密码,扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

上一篇: 拟阵论 贪心策略的数学基础
下一篇: C++中的头文件和源文件
Savitch
博客等级 码龄16年 84粉丝 130原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值