C++中的static关键字的总结

C++中static关键字详解
本文详细解析C++中static关键字的两种用法:面向过程和面向对象编程中的应用。介绍静态全局变量、静态局部变量、静态函数的概念及特点,并深入探讨类中的静态数据成员和静态成员函数。

C++的static有两种用法:面向过程程序设计中的static和面向对象程序设计中的static。前者应用于普通变量和函数,不涉及类;后者主要说明static在类中的作用。

1.面向过程设计中的static
1.1静态全局变量

在全局变量前,加上关键字static,该变量就被定义成为一个静态全局变量。我们先举一个静态全局变量的例子,如下: 
//Example 1
#include <iostream.h>
void fn();
static int n; //定义静态全局变量
void main()
{
   n=20;
   cout<<n<<endl;
   fn();
}

void fn()
{
   n++;
   cout<<n<<endl;
}
静态全局变量有以下特点: 
• 该变量在全局数据区分配内存; 
• 未经初始化的静态全局变量会被程序自动初始化为0(自动变量的值是随机的,除非它被显式初始化); 
• 静态全局变量在声明它的整个文件都是可见的,而在文件之外是不可见的; 

静态变量都在全局数据区分配内存,包括后面将要提到的静态局部变量。对于一个完整的程序,在内存中的分布情况如下图:  
代码区
全局数据区
堆区
栈区
一般程序的由new产生的动态数据存放在堆区,函数内部的自动变量存放在栈区。自动变量一般会随着函数的退出而释放空间,静态数据(即使是函数内部的静态局部变量)也存放在全局数据区。全局数据区的数据并不会因为函数的退出而释放空间。细心的读者可能会发现,Example 1中的代码中将 “static int n; //定义静态全局变量”改为“int n; //定义全局变量”。程序照样正常运行。的确,定义全局变量就可以实现变量在文件中的共享,但定义静态全局变量还有以下好处: 
• 静态全局变量不能被其它文件所用; 
• 其它文件中可以定义相同名字的变量,不会发生冲突;

您可以将上述示例代码改为如下:
//Example 2
//File1
#include <iostream.h>
void fn();
static int n; //定义静态全局变量
void main()
{
   n=20;
   cout<<n<<endl;
   fn();
}

//File2
#include <iostream.h>
extern int n;
void fn()
{
   n++;
   cout<<n<<endl;
}
编译并运行Example 2,您就会发现上述代码可以分别通过编译,但运行时出现错误。试着将 “static int n; //定义静态全局变量”改为 “int n; //定义全局变量”
再次编译运行程序,细心体会“全局变量”和"静态全局变量"的区别。

1.2.静态局部变量
在局部变量前,加上关键字static,该变量就被定义成为一个静态局部变量。 我们先举一个静态局部变量的例子,如下: 
//Example 3
#include <iostream.h>
void fn();
void main()
{
   fn();
   fn();
   fn();
}
void fn()
{
   static n=10;
   cout<<n<<endl;
   n++;
}
通常,在函数体内定义了一个变量,每当程序运行到该语句时都会给该局部变量分配栈内存。但随着程序退出函数体,系统就会收回栈内存,局部变量也相应失效。但有时候我们需要在两次调用之间对变量的值进行保存。通常的想法是定义一个全局变量来实现。但这样一来,变量已经不再属于函数本身了,不再仅受函数的控制,给程序的维护带来不便。
静态局部变量正好可以解决这个问题。静态局部变量保存在全局数据区,而不是保存在栈中,每次的值保持到下一次调用,直到下次赋新值。 
静态局部变量有以下特点:
• 该变量在全局数据区分配内存; 
• 静态局部变量在程序执行到该对象的声明处时被首次初始化,即以后的函数调用不再进行初始化; 
• 静态局部变量一般在声明处初始化,如果没有显式初始化,会被程序自动初始化为0; 
• 它始终驻留在全局数据区,直到程序运行结束。但其作用域为局部作用域,当定义它的函数或语句块结束时,其作用域随之结束;

1.3静态函数
  在函数的返回类型前加上static关键字,函数即被定义为静态函数。静态函数与普通函数不同,它只能在声明它的文件当中可见,不能被其它文件使用。
静态函数的例子: 
//Example 4
#include <iostream.h>
static void fn();//声明静态函数
void main()
{
   fn();
}
void fn()//定义静态函数
{
   int n=10;
   cout<<n<<endl;
}
定义静态函数的好处: 
• 静态函数不能被其它文件所用; 
• 其它文件中可以定义相同名字的函数,不会发生冲突;

 


二、面向对象的static关键字(类中的static关键字)
2.1静态数据成员
在类内数据成员的声明前加上关键字static,该数据成员就是类内的静态数据成员。先举一个静态数据成员的例子。 
//Example 5
#include <iostream.h>
class Myclass
{
public:
   Myclass(int a,int b,int c);
   void GetSum();
private:
   int a,b,c;
   static int Sum;//声明静态数据成员
};
int Myclass::Sum=0;//定义并初始化静态数据成员

Myclass::Myclass(int a,int b,int c)
{
   this->a=a;
   this->b=b;
   this->c=c;
   Sum+=a+b+c;
}

void Myclass::GetSum()
{
   cout<<"Sum="<<Sum<<endl;
}

void main()
{
   Myclass M(1,2,3);
   M.GetSum();
   Myclass N(4,5,6);
   N.GetSum();
   M.GetSum();

}
可以看出,静态数据成员有以下特点: 
• 对于非静态数据成员,每个类对象都有自己的拷贝。而静态数据成员被当作是类的成员。无论这个类的对象被定义了多少个,静态数据成员在程序中也只有一份拷贝,由该类型的所有对象共享访问。也就是说,静态数据成员是该类的所有对象所共有的。对该类的多个对象来说,静态数据成员只分配一次内存,供所有对象共用。所以,静态数据成员的值对每个对象都是一样的,它的值可以更新; 
• 静态数据成员存储在全局数据区。静态数据成员定义时要分配空间,所以不能在类声明中定义。在Example 5中,语句int Myclass::Sum=0;是定义静态数据成员; 
• 静态数据成员和普通数据成员一样遵从public,protected,private访问规则; 
• 因为静态数据成员在全局数据区分配内存,属于本类的所有对象共享,所以,它不属于特定的类对象,在没有产生类对象时其作用域就可见,即在没有产生类的实例时,我们就可以操作它; 
• 静态数据成员初始化与一般数据成员初始化不同。静态数据成员初始化的格式为:
<数据类型><类名>::<静态数据成员名>=<值> 
• 类的静态数据成员有两种访问形式:
<类对象名>.<静态数据成员名> 或 <类类型名>::<静态数据成员名>
如果静态数据成员的访问权限允许的话(即public的成员),可在程序中,按上述格式来引用静态数据成员 ; 
• 静态数据成员主要用在各个对象都有相同的某项属性的时候。比如对于一个存款类,每个实例的利息都是相同的。所以,应该把利息设为存款类的静态数据成员。这有两个好处,第一,不管定义多少个存款类对象,利息数据成员都共享分配在全局数据区的内存,所以节省存储空间。第二,一旦利息需要改变时,只要改变一次,则所有存款类对象的利息全改变过来了; 
• 同全局变量相比,使用静态数据成员有两个优势: 
1. 静态数据成员没有进入程序的全局名字空间,因此不存在与程序中其它全局名字冲突的可能性; 
2. 可以实现信息隐藏。静态数据成员可以是private成员,而全局变量不能;

2.2静态成员函数 
  与静态数据成员一样,我们也可以创建一个静态成员函数,它为类的全部服务而不是为某一个类的具体对象服务。静态成员函数与静态数据成员一样,都是类的内部实现,属于类定义的一部分。普通的成员函数一般都隐含了一个this指针,this指针指向类的对象本身,因为普通成员函数总是具体的属于某个类的具体对象的。通常情况下,this是缺省的。如函数fn()实际上是this->fn()。但是与普通函数相比,静态成员函数由于不是与任何的对象相联系,因此它不具有this指针。从这个意义上讲,它无法访问属于类对象的非静态数据成员,也无法访问非静态成员函数,它只能调用其余的静态成员函数。下面举个静态成员函数的例子。 
//Example 6
#include <iostream.h>
class Myclass
{
public:
   Myclass(int a,int b,int c);
   static void GetSum();/声明静态成员函数
private:
   int a,b,c;
   static int Sum;//声明静态数据成员
};
int Myclass::Sum=0;//定义并初始化静态数据成员

Myclass::Myclass(int a,int b,int c)
{
   this->a=a;
   this->b=b;
   this->c=c;
   Sum+=a+b+c; //非静态成员函数可以访问静态数据成员
}

void Myclass::GetSum() //静态成员函数的实现
{
  // cout<<a<<endl; //错误代码,a是非静态数据成员
   cout<<"Sum="<<Sum<<endl;
}

void main()
{
   Myclass M(1,2,3);
   M.GetSum();
   Myclass N(4,5,6);
   N.GetSum();
   Myclass::GetSum();
}
关于静态成员函数,可以总结为以下几点: 
• 出现在类体外的函数定义不能指定关键字static; 
• 静态成员之间可以相互访问,包括静态成员函数访问静态数据成员和访问静态成员函数; 
• 非静态成员函数可以任意地访问静态成员函数和静态数据成员; 
• 静态成员函数不能访问非静态成员函数和非静态数据成员; 
• 由于没有this指针的额外开销,因此静态成员函数与类的全局函数相比速度上会有少许的增长; 
• 调用静态成员函数,可以用成员访问操作符(.)和(->)为一个类的对象或指向类对象的指针调用静态成员函数,也可以直接使用如下格式:
<类名>::<静态成员函数名>(<参数表>)
调用类的静态成员函数。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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