C++中new和delete在数组指针和指针数组中的调用

C++中使用指针 new申请内存、创建数组、传递 C++中使用指针new申请内存,创建数组,传递 阅读详情

首先,先区分下数组指针和指针数组:

数组指针(也称行指针)

标准格式:A (*p)[num]         

(A为数据类型,num为无符号整数)

解释:因为()优先级别高,所以我们可以看出(*p)是一个一维指针,

把(*p)看作整体 ,从(*p)[num]我们可以看出它是一个一维的数组指针,

并且是A数据类型的,num表示该指针的步长, 所以p+1表示指针跳过num个元素,

在实践中,我们常拿来这样用:int (*p)[3] = new int[2][3];

所以p + 1跳过了第一行2个元素从而指向下一行的第一个元素p[1][0],故而称作行指针.


指针数组
参考格式: A *p[num];

(A为数据类型,num为无符号整数)
[ ]优先级高,先与p结合成为一个数组,再由A*说明这是一个A数据类型的指针数组,

它有n个指针类型的数组元素。

这里执行p+1是错误的,这样赋值也是错误的:p=a;

因为p是个不可知的表示,只存在p[0]、p[1]、p[2]...p[n-1],而且它们分别是指针变量可以用来存放变量地址。

但可以这样 *p=a; 这里*p表示指针数组第一个元素的值,a的首地址的值。
如要将二维数组赋给一指针数组:
int *p[3];
int a[3][4];
for(i=0;i<3;i++)
    p[i]=a[i];
这里int *p[3] 表示一个一维数组内存放着三个指针变量,分别是p[0]、p[1]、p[2]
所以要分别赋值。


介绍完数组指针和指针数组后,我们用一个ClassA类的new分配和delete来说明使用示例:


//ClassA.h

#ifndef H_ClassA
#define H_ClassA

#include<iostream>
using namespace std;

class ClassA
{
public:
	ClassA(): m_ObjectIndex(m_ObjectNum)
	{ m_ObjectNum++;  cout << "ClassA:构造函数" << endl; };
	virtual ~ClassA(){ m_ObjectNum--; cout << "ClassA:析构函数" << endl; };
	void coutObjectIndex() const { cout << "ClassA对象索引:" << m_ObjectIndex << endl; }
	void coutObjectNum() const { cout <<"ClassA对象数量:" <<m_ObjectNum << endl; }
private:
	int m_ObjectIndex;
public:
	static int m_ObjectNum;
};
int ClassA::m_ObjectNum = 0;

#endif


//main.cpp

#include<iostream>
using namespace std;

#include "ClassA.h"

int main(char argc, char* argv[])
{
	//------------【前三组对象】----------------
	ClassA a;               //初始一个类对象
	a.coutObjectIndex();
	a.coutObjectNum();
	a.~ClassA();			//直接调用析构函数释放对象内存空间
	cout << endl;

	ClassA* p = new ClassA; //指针指向一个new分配的对象首地址
	p->coutObjectIndex();
	p->coutObjectNum();
	delete p;				//用delete释放对象堆空间
	cout << endl;

	ClassA* point = new ClassA[2]; //用new分配10个对象,并用指针指向首地址
	for (size_t i = 0; i < 2; i++)
		point[i].coutObjectIndex();
	point->coutObjectNum();
	delete[] point;				   //delete释放数组形式的对象队空间
	cout << endl;
	
	//----------------【数组指针】-------------------
	ClassA(*arrPoint)[3] = new ClassA[2][3];//用new分配2*3个对象,并用指定列数为3的数组指针指向首地址
	for (size_t i = 0; i < 2; i++)
		arrPoint[i]->coutObjectIndex();
	for (size_t i = 0; i < 2; i++)
	for (size_t j = 0; j < 3; j++)
		arrPoint[i][j].coutObjectIndex();
	arrPoint[0][0].coutObjectNum();
	delete arrPoint;						//数组指针其实是一个指针, 其指向是一片连续的堆空间,调用一次即可
	cout << endl;

	//---------------【一维指针数组】----------------
	ClassA* pointArr[3];					//构建维度为3的指针数组,并使其每一个元素指向一个new分配2维数组对象的首地址
	for (size_t i = 0; i < 3; i++)
	{
		pointArr[i] = new ClassA[2];
		for (size_t j = 0; j < 2; j++)
			pointArr[i][j].coutObjectIndex();
	}
	pointArr[0]->coutObjectNum();
	for (size_t i = 0; i < 3; i++)			//对指针数组每一个元素指针,调用 delete[]
		delete[]pointArr[i];
	cout << endl;

	//---------------【指向指针数组的二维数组】---------
	ClassA** twoDimPoint = new ClassA*[3];	//用new分配一个3维的指针数组对象,并用二维指针对象指向它的首地址
	(*twoDimPoint)->coutObjectNum();
	for (size_t i = 0; i < 3; i++)
	{
		twoDimPoint[i] = new ClassA[2];		//继续用new分配2维的对象,并用指针数组元素指向首地址
		for (size_t j = 0; j < 2; j++)
			twoDimPoint[i][j].coutObjectIndex();
	}
	twoDimPoint[0][0].coutObjectNum();
	for (size_t i = 0; i < 3; i++)		    //对一维指针数组每一个元素指针,调用 delete[]
		delete[] twoDimPoint[i];
	delete[] twoDimPoint;					//释放二维指针所分配的堆空间
	cout << endl;

	cout <<"为验证所有对象清理完毕, 输出最后剩余对象数量:"<<ClassA::m_ObjectNum<<endl;
	getchar();
	return 0;
}


main.cpp中注释说的比较清楚,相信大家能理解,这里我就不做过多说明了~

最后附上程序结果图,大家自己也可以运行看看:

【前三组对象】:


【数组指针】:


【一维指针数组】:


【指向指针数组的二维数组】:





【C++】new/delete使用 文章目录(一)new/delete用法(1)申请/释放 单独 堆区空间(2)申请/释放 连续 堆区空间(3)单独空间 申请并初始化(二)new和malloc区别 (一)new/delete用法 (1)申请/释放 单独 堆区空间 int* p = new int; //只进行申请堆区空间sizeof(int)大小 *p = 20; //对申请的空间赋值 delete p; //将p指向的空间还给系统 p = NULL; //将p变量的内容置空 (2)申请/释放 连续 堆区空间 int* p 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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