C++智能指针管理类

C++类中指针成员的管理(值型类、智能指针) 在使用C++类的时候免不了会遇到类中需要指针成员的时候,但类成员里面一出现指针就很容易一不小心碰上各种各样的麻烦,尤其需要注意的是类对象的初始化和赋值,下面总结了一些常见解决办法。先来看看这样一个类:#include <iostream> #ifndef DEMO_H_ #define DEMO_H_using std::cout; using std::endl; class Demo { 阅读详情

1.程序员明确的进行内存释放

对于c++程序员,最头脑的莫过于对动态分配的内存进行管理了。c++在堆上分配的内存,需要程序员负责对分配的内存进行释放。但有时内存的释放看起来并不件很轻松的事,如下程序

void func()
{
    int *p = new int(0);
    if(一些判断)
    {
        return;
    }
    p = new int(1);
    delete p;
}

这个函数没有任何意义,只为说明问题。func函数至少有三处问题。1.一旦if的判断条件成立,就会立马执行返回语句。此时p所指向的内存将无法释放(这个新手一般都会犯的错误)。2. p = new int(1);语句,没有将原来分配在堆上的内存释放,造成原来那块内存永远不可能释放直到程序结束。3.这个问题并不是那么明显,假设func()函数的代码很长。

void func()
{
    int *p = new int(0);
    ...
    delete p;
}

在int *p = new int(0)和delete p之间有大量代码,而这中间的代码可能有代码已经执行过delete p,并且没有把p置0。此时p为悬挂指针。后面再执行delete p就会造成运行时错误。

2.一个类似于boost shared_ptr的智能指针管理类

下面是参照c++ primer及effective c++自己写的一个智能指针管理类。使用SmartPtr,就不再需要关心内存的释放问题了。

#ifndef SMARTPTR_INCLUDE_H
#define SMARTPTR_INCLUDE_H
#include <iostream>
using namespace std;
namespace commutil
{
    template<typename T>
    class SmartPtr
    {
    public:
        SmartPtr(T *p = 0);
        SmartPtr(const SmartPtr &);
        SmartPtr &operator=(const SmartPtr &);
        ~SmartPtr();
        T &operator *();
        T *operator ->();
    private:
        void decreaseRef();
        T *m_p;
        int *m_useCnt;
    };
    template<typename T>
    SmartPtr<T>::SmartPtr(T *p=0):m_p(p)
    {
        //调用此构造函数时,默认引用数为1
        m_useCnt = new int(1);
    }

    template<typename T>
    SmartPtr<T>::SmartPtr(const SmartPtr &rhs)
    {
        //使用复制构造函数,创建新的对象,引用数加1
        this->m_p = rhs.m_p;
        this->m_useCnt = rhs.m_useCnt;
        (*m_useCnt)++;
    }

    template<typename T>
    SmartPtr<T>::~SmartPtr()
    {
        decreaseRef();
    }

    template<typename T>
    void SmartPtr<T>::decreaseRef()
    {
        if(--(*m_useCnt)==0)
        {//当引用数为0时,释放heap内存
            delete m_useCnt;
            delete m_p;
        }
    }

    template<typename T>
    T &SmartPtr<T>::operator *()
    {
        //重载解引用符
        return *m_p;
    }

    template<typename T>
    T *SmartPtr<T>::operator ->()
    {
        //重载 ->运算符,返回真实的对象指针
        return m_p;
    }

    template<typename T>
    SmartPtr<T> &SmartPtr<T>::operator=(const SmartPtr &anotherPtr)
    {
        if(this==&anotherPtr)
        {//防止自赋值
            return *this;
        }
        //使用赋值运算符,原来所指对象的引用数减1。
        decreaseRef();
        m_p = anotherPtr.m_p;
        m_useCnt = anotherPtr.m_useCnt;
        ++*m_useCnt;//指向新的对象,所指对象引用数加1
        return *this;
    }
}
#endif

3.使用SmartPtr的案例分析

3.1第一个SmartPtr的实例
void func()
{
    SmartPtr<int> autoPtr(new int(1));
}

在func中,定义了SmartPtr的一个对象autoPtr,并用new int(1)在堆上分配一块内存,将分配的内存首地址传给SmartPtr的构造函数。此时autoPtr的m_useCnt的值为1。当func执行完成时,autoPtr对象超出其作用域,调用autoPtr的析构函数。在析构函数中调用私有的decreaseRef()函数,在decreaseRef()中将autoPtr的m_useCnt所内存值减1;此时m_useCnt所指内存值为0,执行delete m_useCnt;delete m_p;。至此在创建autoPtr对象时动态分配的内存被释放。

3.2带有return语句的SmartPtr
void func()
{
    SmartPtr<int> autoPtr(new int(1));
    if(判断条件)
    {
        return;
    }
}

func()函数中的if判断条件成立时,执行return;语句后,autoPtr超出其作用范围,内存释放。分析见3.1

3.3 SmartPtr对象管理新的SmartPtr对象
    SmartPtr<int> autoPtr1(new int(0));
    SmartPtr<int> autoPtr2(new int(1));
    autoPtr1 = autoPtr2;

执行autoPtr1 = autoPtr2,由于SmartPtr类重载了赋值运算符。实际执行的是SmartPtr的operator=()函数,在上面这个赋值语句中,先autoPtr1的m_useCnt所指内存值减1。此时m_useCnt所指内存值变为0,执行m_p所指内存释放。使用SmartPtr解决了1中所提的第二个问题。并且所有内存管理与释放工作都由SmartPtr进行,程序员不需要再关心什么时候进行内存释放。

3.4SmartPtr共享对象资源

与auto_ptr不同,SmartPtr使用引用计数机制保证多个SmartPtr对象可以管理同一个对象资源

void func()
{
    SmartPtr<int> autoPtr1(new int(0));
    SmartPtr<int> autoPtr2(autoPtr1);
}

执行SmartPtr autoPtr2(autoPtr1)调用SmartPtr的拷贝构造函数,在拷贝构造函数中将autoPtr2的m_useCnt及m_p分别指向autoPtr1所指向的内存,再将m_useCnt的引用数加1。func()函数结束时,两次调用SmartPtr的析构函数,两次析构函数后引用数为0,删除m_useCnt,m_p所指内存。

3.5SmartPtr访问类成员函数
class A
{
public:
    void print()
    {
        cout<<"A"<<endl;
    }
};

void func()
{
    A *obj = new A();
    obj->print();
    delete obj;
}

SmartPtr重载了->运算符,可以将SmartPtr对象像指针一样访问成员函数。

void func()
{
    SmartPtr<A> autoPtr(new A());
    autoPtr->print();
}

4.小结

SmartPtr类实现了内存对象”自管理”,使用SmartPtr程序员不再需要关心动态内存的释放问题。与shared_ptr不同,SmartPtr类只能管理指针类型的资源,并且SmartPtr不支持自定义的资源释放函数。

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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lzq8090的博客 354

《Effective C++ 》条款13、14 资源管理类(智能指针)

条款13、资源管理类 当我们向系统申请资源时,我们总是需要在用完后归还,但是有时候我们总会忘记,即使我们不会忘记,但是由于异常或代码的维护都有可能导致我们的程序发生异常。 void f() { Object *obj=new Object(); ......... ......... delete obj; } 假如上述程序发生错误,那么最后的delete操作将不会执行,所以我们不能总是依赖于delete操作帮我们去完成最后的内存释放操作,标准程序库中的智能指针可以帮我们完成这样的操作。 auto

qq_44664843的博客 213

C++ Primer 有感(管理类的指针成员)

C++类的指针成员与其他成员有所不同,指针成员指向一个内存地址,该地址的内存需要我没管理。我现在分析一下为什么要管理指针成员。有如下Student类,Student.h如下:[cpp] view plaincopyclass Student    {  public:      Student(int *books);      virtual ~Student();      int *book

ctthuangcheng 1425

C++管理类的指针成员

C++类的指针成员与其他成员有所不同,指针成员指向一个内存地址,该地址的内存需要我没管理。 我现在分析一下为什么要管理指针成员。 有如下Student类,Student.h如下: class Student { public: Student(int *books); virtual ~Student(); int *books; }; Student.cpp如下: #i

卡尔 5087

PHPExcel 文件读写完整指南:IOFactory 工厂与 Excel2007/Excel5/CSV/HTML/PDF 等格式的读取与写入实战

本指南以 PHPExcel 官方开发者文档《Reading and writing to file》为骨架,系统讲解如何借助 `PHPExcel_IOFactory` 与各类 Reader/Writer 实现电子表格的持久化读写。读者将掌握自动/显式两种 Reader 创建方式、按数据/工作表/单元格三种粒度控制读取范围、跨 xlsx/xls/ods/csv/html/pdf 多格式的读写配置,以

gitblog_00946的博客 423

Godot-CPP终极指南:用C++释放你的游戏性能潜力

想让你的Godot游戏运行速度提升10倍吗?🚀 许多开发者在使用GDScript时会遇到性能瓶颈,特别是在处理复杂AI、物理模拟或大规模粒子效果时。今天,我将为你介绍**Godot-CPP**——这是专为Godot引擎打造的**GDExtension C++绑定**库,它能让你轻松实现**高性能游戏开发**,同时保持Godot的易用性! [![Godot-CPP机器人图标](https://r

gitblog_00131的博客 170
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mxway
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