More Effective C++(条款9:利用destructors避免泄露资源)

本文详细解析了C++中的异常处理机制,包括栈展开的过程、如何查找匹配的catch子句、异常抛出后的函数执行流程及内存管理策略。特别强调了在异常发生时局部对象的清理与内存释放的重要性。

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1. 栈展开:

    函数抛出异常的时候,将暂停当前函数的执行,开始查找匹配的catch子句。首先检查throw本身是否在try块内部,如果是,检查与该try块相关的catch语句,看是否其中之一与被抛出的对象相匹配。如果找到匹配的catch,就处理异常;如果找不到且该try语句嵌套在其他try块中,则继续检查与外层try匹配的catch子句。若还是找不到匹配的catch,就退出当前函数(释放当前函数的内存并撤销局部对象),并继续在调用当前函数的外层函数中查找中查找。

    若对抛出异常的函数的调用语句位于一个try语句块内,则检查与该try块关联的catch子句。若找到匹配的catch,就使用该catch处理异常。否则,若该try语句嵌套在其他try块中,则继续检查与外层try匹配的catch子句。若还是找不到匹配的catch,就退出当前主调函数,继续在调用了刚刚推出的这个函数的其他函数中继续寻找。以此类推......

2. 函数执行的过程中一旦抛出异常,就停止接下来语句的执行,跳出try块(try块之内throw之后的语句不再执行)并开始寻找匹配的catch语句,跳出try块的过程中,会适当的撤销已经被创建的局部对象,运行局部对象的析构函数并释放内存。

3. 如果在throw之前恰好在堆中申请了内存,而释放内存的语句又恰好在throw语句之后的话,那么一旦抛出异常,该语句将不会执行造成内存泄露问题。

4. 解决办法是将指针类型封装在一个类中并在该类的析构函数中释放内存。这样即使抛出异常,该类的析构函数也会运行,内存也可以被适当的释放。C++ 标准库提供了一个名为auto_ptr的类模板,用来完成这种功能。

内容概要:本文介绍了基于Python实现的SSA-GRU(麻雀搜索算法优化门控循环单元)时间序列预测项目。项目旨在通过结合SSA的全局搜索能力和GRU的时序信息处理能力,提升时间序列预测的精度和效率。文中详细描述了项目的背景、目标、挑战及解决方案,涵盖了从数据预处理到模型训练、优化及评估的全流程。SSA用于优化GRU的超参数,如隐藏层单元数、学习率等,以解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题。项目还提供了具体的代码示例,包括GRU模型的定义、训练和验证过程,以及SSA的种群初始化、迭代更新策略和适应度评估函数。; 适合人群:具备一定编程基础,特别是对时间序列预测和深度学习有一定了解的研究人员和技术开发者。; 使用场景及目标:①提高时间序列预测的精度和效率,适用于金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断等领域;②解决传统方法难以捕捉复杂非线性关系的问题;③通过自动化参数优化,减少人工干预,提升模型开发效率;④增强模型在不同数据集和未知环境中的泛化能力。; 阅读建议:由于项目涉及深度学习和智能优化算法的结合,建议读者在阅读过程中结合代码示例进行实践,理解SSA和GRU的工作原理及其在时间序列预测中的具体应用。同时,关注数据预处理、模型训练和优化的每个步骤,以确保对整个流程有全面的理解。
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