智能指针的另外用途:optional value 手法

博客围绕C++中类成员初始化状态展开。以Server类管理user数量为例,指出userCount_为0时无法区分两种情况。介绍了Boost.optional,也提出增加bool成员的方法及缺点。最后重点说明用智能指针取代raw pointer,可表达“未初始化”“初始化但为0”和“有非0值”三种概念。
有些时候我们希望一个类成员除了自己的值以外,还能有一个“未被初始化”的状态,例如在一个 Server 里面,我们需要管理 user 数量:

class Server
{
//...
int userCount_;
//...
};

userCount_ 当然是初始化为0,但是有时候并不如此简单,很多资源可能是在第一个 user 使用的时候被分配的,而回收资源的时候,如果仅仅看到 userCount_ 为0,我们压根就不知道到底是曾经有过 user ,只是现在没有(这样我们就需要回收某些资源),还是从来就没有 user 连接过(这样我们就不需要回收资源)。换句话说,userCount_ == 0 表达了两种可能,而我们希望能在这两种可能之间作区分。

Boost.optional 就是做这个的,但是有的时候又不值得为了这个目的而引入一个新的库。当然你可以这样:

class Server
{
//...
int userCount_;
bool userCountInited_;
//...
};

userCountInited_ 初始化为 false ,而在第一次有用户使用的时候,userCountInited_ 变成 true,并且一直保持 true 。这样我们就得以区分“没有用户”和“从来没有过用户”。这无疑是有效的,缺点在于:

1. 你为了一个很小的目的增加了一个用处不大的成员
2. 你从此要小心地维护 userCountInited_ 与 userCount_ 的同步

记得 C++ 指针最讨厌的是什么吗?那就是它可能处于“未初始化状态”,从而不指向任何一个合法的变量。但是在这里,“未初始化状态”正是我们想要利用的!当然,在这个年头使用 raw pointer 有点太老土和危险了,我们可以用智能指针取代之。

class Server
{
//...
auto_ptr<int> userCount_;
// 或者:
// share_ptr<int> userCount_;
//...
};

现在,“未初始化”可以表示成这样:

if ( !userCount_.get() ) // auto_ptr
//...
if ( !userCount_ ) // shared_ptr
//...

而 userCount_ 增加的操作就变成:

if ( !userCount_.get() )
userCount_.reset ( new int(0) );
++*userCount_;

你甚至还可以把它重新打回“未初始化”状态:

userCount_.release();

如此一来,我们就用一个变量表达了“未初始化”,“初始化,但为0”和“有非0值”三种概念。

### 如何通过 Google Earth Engine API 下载四川省 Sentinel-5P NRTI L3 CLOUD 数据 #### 1. 数据简介 Sentinel-5P 提供了一系列大气成分的数据集,其中包括二氧化硫 (SO2)[^1]、臭氧 (O3)[^2]、一氧化碳 (CO)[^3]、二氧化氮 (NO2)[^5] 等。NRTI(Near Real-Time Information)系列提供了接近实时的大气监测数据。对于云覆盖情况,`COPERNICUS/S5P/NRTI/L3_CLOUD` 是专门用于描述云特性的数据集。 #### 2. 地理区域定义 为了限定四川省范围内的数据提取,可以利用 GEE 中的 `ee.Geometry.Rectangle` 方法来创建一个矩形几何对象。四川省大致位于经度 `[97.0, 108.0]` 纬度 `[26.0, 34.0]` 的范围内[^3]。 ```javascript var sichuanGeometry = ee.Geometry.Rectangle([97.0, 26.0, 108.0, 34.0]); ``` #### 3. 加载数据集合 使用 `ee.ImageCollection` 来加载指定时间范围内的 `COPERNICUS/S5P/NRTI/L3_CLOUD` 数据集,并筛选出所需的波段日期区间。 ```javascript // 定义时间范围 var startDate = &#39;2023-01-01&#39;; var endDate = &#39;2023-01-31&#39;; // 加载 Sentinel-5P Cloud 数据集并过滤时间地理范围 var cloudCollection = ee.ImageCollection(&#39;COPERNICUS/S5P/NRTI/L3_CLOUD&#39;) .select(&#39;cloud_fraction&#39;) // 选择云覆盖率波段 .filterDate(startDate, endDate) .filterBounds(sichuanGeometry); ``` #### 4. 可视化与预览 在下载之前,可以通过地图界面可视化数据以确认其质量。 ```javascript // 设置颜色映射参数 var vizParams = { min: 0, max: 1, palette: [&#39;white&#39;, &#39;gray&#39;, &#39;black&#39;] }; // 将平均云覆盖率图层添加到地图 Map.addLayer(cloudCollection.mean(), vizParams, &#39;Mean Cloud Fraction&#39;); Map.centerObject(sichuanGeometry, 6); // 缩放至四川地区 ``` #### 5. 导出数据 最后一步是导出处理后的影像文件。可以选择将其保存为 GeoTIFF 或其他支持的格式。 ```javascript // 配置导出任务 Export.image.toDrive({ image: cloudCollection.mean(), description: &#39;Sichuan_Sentinel5P_Cloud&#39;, folder: &#39;GEE_Exports&#39;, region: sichuanGeometry, scale: 1000, // 像素分辨率设置为 1 km crs: &#39;EPSG:4326&#39;, maxPixels: 1e13 }); ``` 以上代码片段展示了如何从 GEE 平台获取四川省特定时间段内的 Sentinel-5P NRTI L3 CLOUD 数据,并完成初步分析与导出操作。 --- ####
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