C++对象的构造、复制和析构

Vector内存管理剖析

testobj.h:

#ifndef __TESTOBJ_H

#define __TESTOBJ_H

#include <iostream>
class TestObj{
private:
	int *p;
public:
	static int count;
	TestObj(){
		p = new int(1);
		count++;
		std::cout << "init p" << std::endl;
	};
	TestObj(const TestObj & obj){
		p = new int(1);
		count++;
		std::cout << "copy p" << std::endl;
	};
	~TestObj(){
		if (p != NULL){
			delete p;
			p = NULL;
			std::cout << "delete p , p="<< p<< std::endl;
		}
		
	};
};

int TestObj::count = 0;
#endif
test.cc
#include <iostream>
#include <vector>
#include <windows.h>
#include "testobj.h"

using namespace std;

int main(){
	vector<TestObj> objvector;
	//objvector.reserve(10);
	TestObj obj1;
	objvector.push_back(obj1);
	Sleep(1000);
	cout << "------------" << endl;
	TestObj obj2;
	objvector.push_back(obj2);
	Sleep(1000);
	cout << "------------" << endl;
	TestObj obj3;
	objvector.push_back(obj3);
	Sleep(1000);
	cout << "------------" << endl;
	cout << "Count:" << TestObj::count << endl;
}
运行结果为:

init p
copy p
------------
init p
copy p
delete p , p=00000000
copy p
------------
init p
copy p
copy p
delete p , p=00000000
delete p , p=00000000
copy p
------------
Count:9
delete p , p=00000000
delete p , p=00000000
delete p , p=00000000
delete p , p=00000000
delete p , p=00000000
delete p , p=00000000

按道理来说应该是3次普通的对象创建,和三次对象的复制构造,但是结果却多出了3次对象的复制构造。下面来分析原因。

首先得了解std::vector的元素存放方式,std::vector是以连续的方式存放数据的,当添加一个元素时,如果容器的空间不足,std::vector就需要重新分配存储空间,用来存放原来的元素和新添加的元素,存放在旧存储空间中的元素被复制到新的存储空间,接着插入新的元素,最后撤销旧的存储空间。如果提前就预分配了足够的空间(objvector.reserve(10);),就不会有额外的复制操作。下图说明了以上运行结果的行为:


最后的6个析构是创建的3个Testobj对象和objvector中的3个Testobj对象的析构。

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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