C++---引用&指针

本文详细介绍了C++中引用的概念、特点及其用法,包括作为参数和返回值的应用,并对比了引用与指针的区别。

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1.引用的概念及用法

引用:引用不是定义一个新的变量,而是给一个已经定义的变量重新起一个别名。
例如:

int & b = a;

b是a的引用,即b是a的别名。
引用的特点:
a.一个变量可取多个别名
b.引用必须初始化(int &b;不知道b是谁的别名)
c.引用只能在初始化的时候引用一次,不能改变为再引用其他的变量(例如,b是a的别名就只能是a的别名,不能在成为其他变量的别名)
引用的用法:

void Test(){
    int a = 1;
    int& b = a;

    cout<<"a:address->"<<&a<<end1;
    cout<<"b:address->"<<&b<<end1;

显然,打印出两个的地址是一样的。
const引用:
const 引用可以与常量绑定也可以与变量绑定,只是不能通过const引用来改变绑定对象的值;如下:

void Test(){
    int a = 1;
    const int& b = a;
    a = 6;//正确
    b = 5;//错误,不能通过引用改变a的值  

    const int & c = 5;//正确,常量具有常性,只有常引用可以引用常量
}

非const引用不能与const对象绑定,因为常量a的值不可改变,但却可以通过非const引用来改变常量a的值,这样做是错误的,如下:

void Test(){
    const int a = 1;
    int& b = a;//错误,非const引用不能绑定到const对象 

当const引用绑定类型不匹配,会发生什么?

void Test(){
    double a = 1.1;
    const int & b = a;

执行const int &b=a时,发生了这种情况:const int temp=a;const int &b=temp;所谓临时变量就是编译器需要一个空间暂存表达式的求值结果时临时创建的未命名的对象。而假如b不是一个常量引用,在对b赋值时,就会改变b所绑定对象的值。但此时绑定的对象是一个临时的量,它没有名字,而不是绑定了a。既然b绑定了a,肯定是想通过b改变a的值,否则干嘛将a绑定到b呢?但是此时非const修饰的b改变不了a的值,那绑定也就无意义,所以编译器不允许这样做。
总之,大家记住一点,跨类型引用临时变量必须加const

2.引用作为参数

引用传递,传递的是内存地址,修改后会改变内存地址对应储存的值。
先看代码:

void Swap(int & left,int & right){
    int tmp = left;
    left = right;
    right = tmp;
}

这里采用引用传递,如果形参为引用类型,则形参是实参的别名。
传引用的效率比传值效率高.
注意,当不希望函数改变参数的值时,尽量使用常引用传参。

void Data(const int& x);
3.引用做返回值

首先,需要了解什么时候用传值返回,什么时候用传引用返回?
当函数返回时,出了作用域值还在,用传引用返回,来提高效率;出了作用域值不在,采用传值返回。
传引用:将返回值的别名返回;
传值:给返回值拷贝一份返回;

int& Add(int d1,int d2){
    int ret = d1 + d2;
    return ret;
}
4.指针和引用的区别和联系

a.引用只能在初始化时一次,之后不能改变指向其他变量(从一而终);
指针变量的值可变;
b.引用必须指向有效的变量,指针可以为空;
c.sizeof指针对象和引用对象的意义不一样。sizeof引用得到的是所指向的变量的大小,而sizeof指针是对象地址的大小。
d.指针和引用自增(++)自减(–)意义不一样。
e.相对而言,引用比指针更安全。
总结:
指针比引用更灵活,但也更危险。使用指针时一定要注意检查指针是否为空。指针所指的地址释放以后最好置0,否则可能存在野指针问题。

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现模型架构解析,还深入探讨了模型优化实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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