C++常见题目

本文详细对比了C++中的struct与C语言中的struct的区别,并介绍了struct与class的不同之处。此外,还解释了extern C{}

1. C++中的struct与C语言中的struct有何区别

在C语言中, struct仅用于定义复杂数据结构,也主是说它只能定义数据,它的成员只能是数据类型,不能直接定义方法函数。在C++中,struct除了C中的用途外,还可以像class一样,可以定义成员方法函数。

2. struct与class的区别

共同点:它们都可以定义面向对象中的类:定义成员数据和成员方法函数。
区别:struct的成员的默认访问属性是public的; 而class的成员默认访问属性是private的。另外,struct仅能用于定义类,不能有其他的功能。而class还可以有继承,多态,虚基类和模板的功能。

3. extern "C" { }的作用

C++虽然兼容C,但毕竟语言的实现不一样,所以无法直接联合使用C和C++。C是面向过程的语言,它编译出的符号表中的函数只用定义所用的名字来标识。C++是面向对象的,它有很多新特性如函数重载,模板,多态等,所以为了支持这些面向对象特性,C++编译出的符号表除了函数名外还必须要有参数相关的信息(类似于Java中的方法签名),这样才能在运行时找到正确的函数。所以直接在C++中调用C的函数,或者在C中直接调用C++的函数会在链接时报undefined reference之类的错误。
为了解决上述问题,就有了宏extern "C",它的作用是告诉编译器用C的方式来编译和处理{}中的代码,这样C++和C就可以相互调用了。通常它用于C++代码里,更确切的说它用于C++的编译器:
  1. #ifdef __cplusplus  
  2. extern "C"  
  3. {  
  4. #endif  
  5. // C++ codes or C codes goes here  
  6. #ifdef __cplusplus  
  7. }  
  8. #endif  

对于C的代码,如果是用C++编译器,也需要使用extern "C",如果使用C的编译器,就无所谓了。总之,它是为了解决C++与C之间的兼容性而引入的。

4. 多态是如何实现的

多态的实现要依赖于声明virtual函数,仅当基类的函数为virtual时,基类的指针实际指向覆写了此virtual方法的子类时才会发生多态。当编译器发现一个virtual函数时,会立即为此类生成一个virtual函数表vtable,vtable的各项为指向virtual函数的指针。还会有一个vptr指针用于指向特定的vtable。构造多态时,用的是基类的指针,但实际用的是子类的构造函数,所以就把vptr指向了子类的vtable,从而实现了dynamic binding的多态。

5. virtual的作用

作用1:实现多态
条件是:基类的方法声明为virtual;指针是基类的,但指向子类,调用virtual方法便可实现多态。
作用2:按引用方式继承
多重继承时如果共同基类出现超时一次时,共同基类的对象就超过了一个,浪费空间不说还可能出错,比如分不清引用的是哪个基类。继承时加上virtual以引用方式来继承,也就是子类中的对象都是基类的一个引用,这样实际对象仅有一份,多出来的都是引用(记得吗,引用就是别名)就解决了上述的问题。
class A : virtual public B

6. 如何设计一个类,保证其不能被继承,类似Java中的final那样

可以把类的构造和析构函数声明为私有,这样子类编译时会因无法调用父类的构造和析构而编译出错,从而在编译时阻止类被继承。

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
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