一个实现智能指针的例子《还不完善》

本文介绍了一种计数智能指针的实现方法,通过模板类CountedPtr管理动态分配的对象,采用引用计数机制自动处理对象的创建与销毁。
#ifndef COUNTED_PTR_HPP
#define COUNTED_PTR_HPP

templete <class T>
class CountedPtr{
    private:
        T * ptr;
        long * count;

    public:
        explicit CountedPtr (T * p = 0)
            :ptr(p) , count(new long(1)){
            }
        CountedPtr (const CountedPtr<T> & p) throw()
            : ptr(p.ptr) , count(p.count){
                ++*count;
            }
        ~CountedPtr() throw() {
            dispose();
        }
        CountedPtr<T> & operator= (const CountedPtr<T>& p) throw (){
            if (this != &p){
                dispose();
                ptr = p.ptr;
                count = p.count;
                ++*count;
            }
            return *this;
        }

        T & operator*() const throw(){
            return *ptr;
        }
        T* operator->() const throw(){
            return ptr;
        }
    private:
    void dispose(){
        if (--*count ==0){
            delete count;
            delete ptr;
        } 
    }
}
#endif  /*COUNTED_PTR_HPP*/
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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