C++中的基础问题——virtual destructor问题,new与malloc区别

第一:虚析构函数的作用

第二:new和malloc的区别(延伸问题,怎么样的类可以用new[])

今天群里有人说了这两个问题,当时有点木,感觉知道一点有知道的不多,于是(内事不决问百度,外事不决问谷歌)。

找了一下发现两个帖子不错,就贴了过来。

http://blog.youkuaiyun.com/starlee/article/details/619827

用C++开发的时候,用来做基类的类的析构函数一般都是虚函数。可是,为什么要这样做呢?下面用一个小例子来说明:    

    有下面的两个类:

class  ClxBase
{
public :
    ClxBase() {};
    
virtual   ~ ClxBase() {};

    
virtual   void  DoSomething() { cout  <<   " Do something in class ClxBase! "   <<  endl; };
};

class  ClxDerived :  public  ClxBase
{
public :
    ClxDerived() {};
    
~ ClxDerived() { cout  <<   " Output from the destructor of class ClxDerived! "   <<  endl; }; 

    
void  DoSomething() { cout  <<   " Do something in class ClxDerived! "   <<  endl; };
};

    代码

ClxBase  * pTest  =   new  ClxDerived;
pTest
-> DoSomething();
delete pTest;

    的输出结果是:

Do something in class ClxDerived!
Output from the destructor of class ClxDerived!

    这个很简单,非常好理解。
    但是,如果把类ClxBase析构函数前的virtual去掉,那输出结果就是下面的样子了:

Do something in class ClxDerived!

    也就是说,类ClxDerived的析构函数根本没有被调用!一般情况下类的析构函数里面都是释放内存资源,而析构函数不被调用的话就会造成内存泄漏。我想所有的C++程序员都知道这样的危险性。当然,如果在析构函数中做了其他工作的话,那你的所有努力也都是白费力气。
    所以,文章开头的那个问题的答案就是--这样做是为了当用一个基类的指针删除一个派生类的对象时,派生类的析构函数会被调用。
    当然,并不是要把所有类的析构函数都写成虚函数。因为当类里面有虚函数的时候,编译器会给类添加一个虚函数表,里面来存放虚函数指针,这样就会增加类的存储空间。所以,只有当一个类被用来作为基类的时候,才把析构函数写成虚函数。


http://www.cppblog.com/Lee/archive/2009/03/09/75990.html

相同点:都可用于申请动态内存和释放内存

不同点
(1)操作对象有所不同
malloc与free是C++/C 语言的标准库函数,new/delete 是C++的运算符。对于非内部数据类的对象而言,光用maloc/free 无法满足动态对象的要求。对象在创建的同时要自动执行构造函数, 对象消亡之前要自动执行析构函数。由于malloc/free 是库函数而不是运算符,不在编译器控制权限之内,不能够把执行构造函数和析构函数的任务强加malloc/free。

(2)在用法上也有所不同
函数malloc 的原型如下:
void * malloc(size_t size);
用malloc 申请一块长度为length 的整数类型的内存,程序如下:
int *p = (int *) malloc(sizeof(int) * length);
我们应当把注意力集中在两个要素上:“类型转换”和“sizeof”。

基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测(Python&Matlab实现)内容概要:本文围绕“基于蒙特卡洛法的规模化电动车有序充放电及负荷预测”展开,结合PythonMatlab编程实现,重点研究大规模电动汽车在电网中的充放电行为建模负荷预测方法。通过蒙特卡洛模拟技术,对电动车用户的出行规律、充电需求、接入时间电量消耗等不确定性因素进行统计建模,进而实现有序充放电策略的优化设计未来负荷曲线的精准预测。文中提供了完整的算法流程代码实现,涵盖数据采样、概率分布拟合、充电负荷聚合、场景仿真及结果可视化等关键环节,有效支撑电网侧对电动车负荷的科学管理调度决策。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识编程能力(Python/Matlab),从事新能源、智能电网、交通电气化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究大规模电动车接入对配电网负荷特性的影响;②设计有序充电策略以平抑负荷波动;③实现基于概率模拟的短期或长期负荷预测;④为电网规划、储能配置需求响应提供数据支持技术方案。; 阅读建议:建议结合文中提供的代码实例,逐步运行并理解蒙特卡洛模拟的实现逻辑,重点关注输入参数的概率分布设定多场景仿真的聚合方法,同时可扩展加入分时电价、用户行为偏好等实际约束条件以提升模型实用性。
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