多继承sizeof的求解

一:

#include "stdafx.h"
#include <iostream>
using namespace std;

class A {
int a;
virtual ~A(){}
};
class B:public A{
virtual void myfunB(){}
};
class C:public A{
virtual void myfunC(){}
};
class D:public B,public C{
virtual void myfunD(){}
};

int main( )
{
	cout<<sizeof(A)<<endl;   //结果8
	cout<<sizeof(B)<<endl;   //结果8
	cout<<sizeof(C)<<endl;   //结果8
	cout<<sizeof(D)<<endl;   //结果16
  return 0;
}

内存分析图:


二:

#include "stdafx.h"
#include <iostream>
using namespace std;

class A {
int a;
virtual ~A(){}
};
class B:public virtual A{
virtual void myfunB(){}
};
class C:public virtual A{
virtual void myfunC(){}
};
class D:public B,public C{
virtual void myfunD(){}
};

int main( )
{
	cout<<sizeof(A)<<endl;   //结果8
	cout<<sizeof(B)<<endl;   //结果16
	cout<<sizeof(C)<<endl;   //结果16
	cout<<sizeof(D)<<endl;   //结果24
  return 0;
}

内存分布图:


三:

#include "stdafx.h"
#include <iostream>
using namespace std;
class A
{
    char i[3];
public:
    virtual void aa() {}
};
class B : virtual public A
{
    char j[3];
public:
    virtual void bb() {}
};
class C : public virtual A
{
    char k[3];
public:
    virtual void cc() {}
};
class D : public B, public C
{
    char l[3];
public:
    virtual void dd() {}
};
void main()
{
    cout << sizeof(A) << endl;    //8
    cout << sizeof(B) << endl;    //20
    cout << sizeof(C) << endl;    //20
    cout << sizeof(D) << endl;    //36
}
四:
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
using namespace std;
class A
{
    char i[3];
public:
    virtual void aa() {}
};
class B :  public A
{
    char j[3];
public:
    virtual void bb() {}
};
class C : public  A
{
    char k[3];
public:
    virtual void cc() {}
};
class D : public B, public C
{
    char l[3];
public:
    virtual void dd() {}
};
void main()
{
    cout << sizeof(A) << endl;    //8
    cout << sizeof(B) << endl;    //12
    cout << sizeof(C) << endl;    //12
    cout << sizeof(D) << endl;    //28
}



<think>好的,我现在需要仔细分析用户提供的这段C++代码。首先,我会通读代码,了解整体的结构和功能。看起来这是一个涉及动态规划和深度优先搜索(DFS)的程序,可能与某种组合优化问题有关,比如找零钱问题或者邮票问题。 首先,代码包含头文件和一些标准命名空间的使用。变量n和m被声明为整数,接下来是数组a[21]、maxx、ans[21],以及dp数组。主函数中读取n和m,初始化a[1]为1,然后调用dfs(2),最后输出结果。 接下来,我需要理解每个函数的作用。solve函数接收参数k,初始化dp数组为很大的值,然后进行动态规划的计算。这里的循环结构似乎是用来计算使用前k个数(可能是面值)能够组成的最长连续数值。solve中的双重循环可能是在填充dp数组,其中dp[j]表示组成j所需的最小元素个数。然后,x变量用于找到最长的连续前缀,即从0开始能够连续覆盖到的最大值。 然后是dfs函数,这是一个递归函数。当k达到m+1时,说明已经选定了m个数,这时调用solve(k-1)计算当前组合的最长连续值,并更新maxx和ans数组。否则,遍历可能的候选数进行递归搜索。这里的循环条件j从a[k-1]+1到end+1,可能是生成下一个数的候选范围,避免重复并保证递增顺序。 主函数中,输入n和m,初始化第一个数a[1]为1,然后从第二个位置开始进行深度优先搜索。最终输出找到的最佳组合ans数组和最大值maxx。 现在需要确认这段代码的具体目的。根据变量名和逻辑,可能是在寻找一组最优的货币面值或邮票面值,使得在给定n(比如最大使用次数)和m种面值的情况下,能够连续覆盖的最大数值。例如,经典的邮票问题:给定m种不同面值的邮票,最多使用n张,求能组成的最大连续面值是多少。这段代码可能在寻找这样的最优面值组合。 接下来,分析solve函数。在solve中,dp数组的初始化为63,这可能代表一个较大的数(因为memset用63填充,每个字节是0x63,即十进制的99,但int是四个字节的话,实际每个元素的值是0x63636363,十进制约为1,062,814,419)。然后,dp[0]设为0,表示组成0需要0个元素。外层循环遍历前k个元素,内层循环从当前元素a[i]到a[k]*n。这里的逻辑可能是,对于每个a[i],尝试更新dp[j]的值,即当使用a[i]时,j-a[i]的值如果可以用dp[j-a[i]]次加上1次a[i],是否比当前的dp[j]更优。但这里有个条件,dp[j-a[i]]必须小于n,这可能是因为每个元素最多只能用n次?或者总次数不能超过n? 在更新dp[j]之后,solve函数计算最长的连续x,即从0开始,直到第一个无法用不超过n个元素组成的数x+1,此时x就是最大的连续值。这个结果会被返回。 在dfs函数中,当生成到第m个面值时,调用solve计算当前组合的最大连续值,并更新全局最优解。否则,对于当前第k个位置,尝试所有可能的候选值。候选的范围是前一个面值加1到当前solve(k-1)的最大连续值加1。这可能是一种剪枝策略,确保每次添加的面值能够扩展连续范围。 例如,假设前k-1个面值已经能够覆盖到end,那么下一个面值应该不大于end+1,否则会导致无法覆盖end+1的情况。这样可以减少不必要的搜索,提高效率。 主函数中,将a[1]固定为1,这是因为如果最小的面值不是1的话,就无法覆盖到1,所以直接设为1作为剪枝。然后从第二个位置开始递归搜索。 这段代码可能解决的问题是:给定最多使用n张邮票,设计m种面值,使得能够组成的连续面值从1开始到最大的可能值MAX。程序通过DFS遍历所有可能的有效面值组合,并用动态规划快速计算每个组合的MAX,最终找到最优解。 例如,当输入n=5,m=3时,可能的最优面值是1,4,5,可以组成1到15的连续值。这时MAX是15。 现在,验证代码中的关键点是否正确。例如,solve函数中的动态规划是否正确处理了每个面值的使用次数不超过n次。这里的内层循环从a[i]到a[k]*n,而条件判断是dp[j - a[i]] < n,所以当使用a[i]时,之前的次数必须小于n,这样加上这一次后次数不超过n。这可能确保每个面值的总使用次数不超过n次?或者总次数? 比如,如果当前要组成j,并且j - a[i]已经被组成用了dp[j -a[i]]次,此时再加一个a[i],总次数是dp[j -a[i]] +1。如果这个总次数<=n,那么可以更新。因此,dp[j]保存的是组成j所需的最少次数,而总次数不能超过n。因此,solve函数中的动态规划是计算每个数j是否可以用不超过n个面值的数目来组成,而每个面值可以被使用多次,但总次数不超过n次。 这样,maxx就是最大的连续数,使得从1到maxx的每个数都可以用不超过n个面值(每个面值可以重复使用)来组成。而程序的目标是找到这样的m个面值,使得maxx最大。 总结代码功能:这是一个解决邮票问题或类似组合优化问题的程序,寻找m种面值,在每种面值可以使用任意次数但总次数不超过n的情况下,能连续组成的最大的数MAX。通过DFS生成可能的面值组合,并用动态规划快速验证每个组合的MAX值,找到最优解。 现在,需要确认代码中的关键部分是否正确。例如,solve函数中的j的循环上限设置为a[k] * n是否正确。假设当前有k个面值,最大的面值是a[k],那么最多可以组成a[k] * n,因为每个数最多用n次最大的面值。这可能是一个合理的上限,但需要确保所有更大的数是否可能被覆盖。不过由于solve返回的是连续的最大值,所以超过a[k]*n的数可能不需要考虑,因为它们可能无法连续覆盖。 另外,在dfs中的循环条件,j的上限是end+1。这里的end是前k-1个面值所能达到的最大连续值。因此,下一个面值应该设置为end+1,这样能够扩展连续范围到end + j*n?或者需要更仔细的分析。 例如,假设当前已有面值组合可以覆盖到end,那么添加一个面值为end+1,可以立即覆盖到end+1。否则,如果添加更大的面值,则中间可能会有缺口。因此,下一个面值的选择必须不超过end+1,以确保能够覆盖到end+1。所以,在循环中j的范围是a[k-1]+1到end+1,这样保证面值是递增的,并且尽可能覆盖更大的连续区域。 此外,代码中的剪枝是将第一个面值固定为1,这显然必要,因为如果没有1,那么无法组成1,导致MAX为0,没有意义。 综上,这段代码的结构是正确的,能够在合理的时间内搜索出最优的面值组合。时间复杂度可能较高,但由于m通常不大(比如m=5),并且剪枝有效,所以可以接受。 最后,用户可能需要了解这段代码的具体应用场景、算法思路以及各个部分的功能。因此,在解释时需要分步骤讲解,说明动态规划和DFS如何协同工作,以及关键变量的作用,如a数组记录当前尝试的面值组合,ans和maxx记录最佳结果,dp数组用于计算连续最大值等。</think>下面是对这段代码的详细分析: ### 代码功能 这是一个求解**邮票问题**的算法,目标是用`m`种不同面值的邮票(可重复使用,总使用次数不超过`n`次),找到能组成的最长连续正整数序列(从1开始)。程序通过动态规划(DP)计算候选组合的覆盖能力,并通过深度优先搜索(DFS)遍历所有可能的面值组合,最终输出最优解。 --- ### 代码结构解析 #### 1. 变量定义 - `n`:单种邮票的最大使用次数 - `m`:需要设计的邮票面值种类数 - `a[21]`:当前搜索的邮票面值组合(临时存储) - `ans[21]`:最终最优的邮票面值组合 - `maxx`:记录全局最大连续值(最终结果) - `dp[51000]`:动态规划数组,`dp[j]`表示组成面值`j`所需的最小邮票数 --- #### 2. `solve(int k)` 函数 **功能**:计算当前前`k`个面值能覆盖的最大连续值(从1开始)。 ##### 动态规划过程: 1. **初始化**:`dp[0] = 0`(组成0需要0张邮票),其他设为极大值。 2. **状态转移**: ```cpp for(int i=1; i<=k; i++) for(int j=a[i]; j<=a[k]*n; j++) if(dp[j-a[i]] < n) dp[j] = min(dp[j], dp[j-a[i]] + 1); ``` - 对每个面值`a[i]`,尝试用其扩展所有可能的`j`。 - 若`j-a[i]`可用不超过`n`张邮票组成,则`j`可用`dp[j-a[i]] + 1`张组成。 3. **计算最长连续前缀**: ```cpp int x = 0; while(dp[x+1] <= 100) x++; // 实际应为 while(dp[x+1] <= n) return x; ``` - 找到第一个无法用`≤n`张邮票组成的数`x+1`,返回`x`即为最大连续值。 --- #### 3. `dfs(int k)` 函数 **功能**:通过深度优先搜索生成所有合法的面值组合,并更新最优解。 ##### 递归逻辑: 1. **终止条件**:当生成`m`个面值时,计算当前组合的覆盖能力,更新全局最优解。 2. **候选值生成**: ```cpp int end = solve(k-1); for(int j = a[k-1]+1; j <= end+1; j++) { a[k] = j; dfs(k+1); a[k] = 0; } ``` - **剪枝1**:面值必须递增(`j > a[k-1]`)。 - **剪枝2**:下一个面值不超过前`k-1`个面值覆盖能力的`end+1`,确保连续性。 --- #### 4. 主函数逻辑 1. **初始化**:固定第一个面值为1(否则无法组成1)。 2. **启动DFS**:从第2个面值开始搜索。 3. **输出结果**:最优面值组合和最大连续值。 --- ### 算法核心思想 1. **动态规划**:快速验证候选面值组合的覆盖能力。 2. **DFS剪枝**:通过递增性和连续性约束大幅减少搜索空间。 3. **贪心策略**:每次添加的面值尽可能小,以覆盖更大的连续范围。 --- ### 示例分析 假设输入 `n=5, m=3`,程序可能输出: ``` 1 4 5 MAX=15 ``` 解释:面值1、4、5,最多用5张邮票可组成1~15的所有整数。 --- ### 改进点 1. **代码健壮性**:`dp`数组大小固定为51000,可能溢出,建议根据输入动态计算。 2. **条件判断**:`while(dp[x+1] <= 100)`应为`while(dp[x+1] <= n)`,原代码存在逻辑错误。 3. **效率优化**:可通过记忆化搜索或启发式策略加速DFS。 这段代码通过巧妙结合DFS和DP,高效解决了组合优化问题,是经典的「剪枝+动态规划」实践。
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