STL中的auto_ptr指针

STL中的auto_ptr指针是为了解决内存泄漏问题而设计的。它严格限制了指针拥有对指向对象的所有权。auto_ptr指针和普通指针的差别在于对指向对象所有权的处理不同。auto_ptr指针是“传递”所有权,而普通指针是“共享”所有权。看下面例子:

std::auto_ptr<int> p1(new int(24));
std::auto_ptr<int> p2;
int *q1 = new int(12);
int *q2;
p2 = p1;
q2 = q1;
经过两次赋值后,对于auto_ptr,p1为NULL,*p2为24;对于普通指针,*p1, *p2均为12。第一次赋值,p1把指向对象的所有权传递给了p2, p1不再拥有指向对象的所有权。而第二次赋值,q2和q1共享了对同一对象的所有权。因此,对于auto_ptr,一个对象只可能被一个智能指针指向,这样可有效避免内存泄漏问题。但是同时会引起新问题。看下面例子:
template<class T>
void BadPrint(std::auto_ptr<T> p)
{
if (p.get() == NULL)
{
std::cout<<NULL;
}
else
{
std::cout<<*p;
}
}
然后我如下使用BadPrint函数:
std::auto_ptr<int> q(new int(18));
BadPrint(q);
*q = 12;
该程序并未像我们所期望的一样:*q的值为12,而是会出现runtime error,why?因为我们把q作为函数参数传给了BadPrint,因此传递完成后q不再拥有对指向对象的所有权,而函数内部的局部变量p会接管q所指向对象的所有权,当函数执行完毕退出时,p的生命期截止同时delete所指向对象。因此q实际变为NULL,所以出错。如何避免出错?使用auto_ptr的引用?即 void BadPrint(std::auto_ptr<T> &p)。这是相当糟糕的一种做法。对智能指针使用引用混淆了所有权的问题。它导致所有权有可能被传递了,也可能没有被传递。无论如何应当避免对auto_ptr使用引用。
可见智能指针并非对任何情况都智能。使用auto_ptr要知道:
1. 智能指针不能共享指向对象的所有权
2. 智能指针不能指向数组。因为其实现中调用的是delete而非delete[]
3. 智能指针不是万能的
4. 智能指针不能作为容器类的元素。例如:
template<class T>
void container::insert(const T &value)
{
..........
X = value;
..........
}
事实上在stl中,所有的container要内部拷贝所传参数的值时都是传的const类型的值。因此无法用auto_ptr传进去。
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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