智能指针之auto_ptr

智能指针auto_ptr是C++中用于管理动态内存的一种手段,旨在防止内存泄漏和错误的内存释放。当auto_ptr对象析构时,会自动删除其所指向的对象,确保内存得到正确释放。然而,由于所有权的唯一性,当auto_ptr对象被赋值给另一个auto_ptr时,原始对象会失去所有权,其指针将失效。这种设计虽然有助于内存管理,但也存在所有权转移导致旧智能指针提前失效的问题。

  动态内存的使用很容易出现问题,因为确保在正确的时间释放内存是极其困难的。有时我们会忘记释放内存,在这种情况下就会产生内存泄漏;有时这块内存上还有其他指针指向他,我们就释放了它,在这种情况下会产生引用非法内存的指针。
  内存泄漏是指堆内存的泄漏。堆,就是那些由 new 分配的内存块。

栈上的内存管理方式:
系统自动开辟           系统自动销毁

堆上的内存管理方式:
用户手动开辟           用户手动销毁

智能指针结合栈和堆的特点:
用户手动开辟           系统自动销毁

对象的生成:
先开辟内存,再调用析构函数。

对象的销毁:
先调用析构函数,再释放内存。

把指针封装成对象,当智能指针对象生存周期到了,会自动调用析构函数。
再在析构函数中把指针所指向的内存释放掉。

动态内存的管理是通过一对运算符来完成的:
new:在动态内存中为对象分配空间并返回一个指向该对象的指针。
delete:接收一个动态对象的指针,销毁该对象,并释放与之关联的内部内存。
删除一个指针p(delete p;)实际意思是删除了p所指的目标(变量或对象等),释放了它所占的堆空间,而不是删除p本身(指针p本身并没有撤销,它自己仍然存在,该指针所占内存空间并未释放),释放堆空间后,p成了空指针。

因此智能指针的作用就是为了保证使用堆上对象的时候,对象一定会被释放,但只能释放一次,并且释放后指向该对象的指针应该马上归 0。

auto_ptr:指向一个动态分配的对象指针,它的析构函数用于删除所指对象的空间,以此达到对对象生存期的控制。
设计思想:auto_ptr智能指针所有权唯一,当旧的智能指针对象赋值给新智能指针对象时,取消旧的智能指针对象的所有权,新智能指针具有这块内存的所有权。所有权:能对这块内存进行操作。

缺点:所有权转移导致旧智能指针提前失效。

如图:ap1为旧智能指针,ap2为新智能指针。

 

代码如下:

#include <iostream>

using namespace std;

template<typename T>
class Auto_Ptr
{
public:
	Auto_Ptr(T* ptr) :mptr(ptr){}
	Auto_Ptr(const Auto_Ptr<T>& rhs) //拷贝构造函数
	{
		mptr = rhs.mptr;
		rhs.Release();
	}
	Auto_Ptr<T>& operator=(const Auto_Ptr<T>& rhs)//赋值运算符重载函数
	{
		if (this != &rhs)
		{
			delete mptr;//delete NULL;
			mptr = rhs.mptr;
			rhs.Release();
		}
		return *this;
	}
	~Auto_Ptr()
	{
		if (mptr != NULL)
		{
			delete mptr;
		}
		mptr = NULL;
	}
	T& operator*()
	{
		return *mptr;
	}
	T* operator->()
	{
		return mptr;
	}
private:
	void Release()const
	{
		(T*)mptr = NULL;
	}
	T* mptr;
};
int main()
{
	Auto_Ptr<int> ap1 = new int;
	Auto_Ptr<int> ap2 = ap1;

	*ap1 = 20;
	return 0;
}

 

 

 

 

考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑可再生能源出力不确定性的商业园区用户需求响应策略”展开,结合Matlab代码实现,研究在可再生能源(如风电、光伏)出力具有不确定性的背景下,商业园区如何制定有效的需求响应策略以优化能源调度和提升系统经济性。文中可能涉及不确定性建模(如场景生成与缩减)、优化模型构建(如随机规划、鲁棒优化)以及需求响应机制设计(如价格型、激励型),并通过Matlab仿真验证所提策略的有效性。此外,文档还列举了大量相关的电力系统、综合能源系统优化调度案例与代码资源,涵盖微电网调度、储能配置、负荷预测等多个方向,形成一个完整的科研支持体系。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统规划与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何建模可再生能源的不确定性并应用于需求响应优化;②掌握使用Matlab进行商业园区能源系统仿真与优化调度的方法;③复现论文结果或开展相关课题研究,提升科研效率与创新能力。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码实例,逐步理解模型构建与求解过程,重点关注不确定性处理方法与需求响应机制的设计逻辑,同时可参考文档中列出的其他资源进行扩展学习与交叉验证。
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