慕课学习C++笔记02-封装(上)

本文深入探讨C++中类的定义与使用,包括成员变量的权限设定、构造与析构函数的作用、拷贝构造函数的特点及初始化列表的重要性。特别强调了如何管理和初始化类成员变量的最佳实践。

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http://www.imooc.com/learn/382


问:如何判断字符串name,输入为回车键?

答:使用getline()来

    getline(cin,name);
    if(name.empty()){
        cout<<"输入为空"<<endl;
        return 0;
    }


问:C++中类的成员变量默认是私有还是共有?

答:sturct默认是公有的,class默认是私有的。


问:如何设置一个类的成员变量name为只读?

答:把该成员变量name设置为private,使用public的getName()方法,不写setName()方法就可以了。


问:类内定义与内联函数关系?类外定义?

答:编译器会自动将类内定义的函数优先为内联函数inline, 书写时不需要加inline。

类外定义,类内声明,类外void Student::getName(){ //函数体}。

分文件类外定义,在头文件里Student.h里声明类,在Student.cpp里添#include“Student.h”(""是搜索所有目录,<>是搜索当前目录),接着写void Student::getName(){ //函数体}。


问:内存分区?

答:栈区:内存由系统分配,无论是分配还是回收,都不需要程序员关心;

堆区:内存需要程序员关心管理的。



问:构造函数?

答:为了避免程序员忘记初始化或是重复初始化,引入了构造函数,它是在对象实例化被自动调用,被调用且只有一次。构造函数与类名同名,没有返回(连void都不用),可以重载。


问:初始化列表特性?
答:初始化列表先与构造函数体内执行;初始化列表只能用在构造函数;初始化列表可以同时初始化多个成员变量。

构造函数执行分为两个步骤:初始化阶段(所有类类型的成员变量都会在初始化阶段初始化),计算阶段(执行构造函数体内的赋值操作)。

使用初始化列表主要基于性能问题,少了一次调用默认构造函数的过程,对于数据密集型的类来说非常高效。

http://www.cnblogs.com/graphics/archive/2010/07/04/1770900.html

以下情况必须使用初始化列表:常量成员,因为常量只能初始化不能赋值;引用类型,引用必须在定义的时候初始化,并且不能修改引用的对象(不是不能赋值,而是不能修改

引用的对象,比如这里x是y的引用,就一直是y的引用不会变化,对引用赋值就是对它引用的对象赋值,比如这里x=7和y=7是一个意思。);没有默认构造函数的类类型,因为使

用初始化列表可以不必调用默认构造函数来初始化,而是直接调用拷贝构造函数初始化。


问:拷贝构造函数?

答:拷贝构造函数:Student(const Student &stu{...}

拷贝构造函数的参数是确定的,不能重载 。

如果没有自定义的拷贝构造函数,系统会自动生成一个默认的拷贝函数;当采用直接初始化或是复制初始化实例对象时,系统自动给调用拷贝构造函数。


问:析构函数?

答:对象销毁时会自动调用,回收资源,收拾最后残局。

格式:~类名(){...}

没有返回值,没有参数,不能重载


问:对象的生命历程?

答:


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和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电负荷预测、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,优化资源调度和风险管控;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和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和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和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与络结构,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和透明度,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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