杂——C++

  • int *const p与int const *p等价    前者是指向整数数据的常量指针,指针不可再被修改,后者是指向数据类型为常量的指针p,p所指向的数据值不可更改
  • const int *p与int *const p等价    const int 同int const
  • const int *p与int const *p等价    

  • int *p[10]与int (*p)[10]等价    前者是一个数组,数组里存放十个这样的指向整形数据的指针,后者是一个数组指针,p指向存放整形数据的数组

类的缺省是private 的


静态变量初始化问题:
可以通过以下几个例子更形象的说明这个问题:
//test.cpp 

#include <stdio.h> 
class A { 
public: 
static int a; //声明但未定义
}; 
int main() { 
printf("%d", A::a);
return 0;


编译以上代码会出现“对‘A::a’未定义的引用”错误。这是因为静态成员变量a未定义,也就是还没有分配内存,显然是不可以访问的。
再看如下例子:
//test.cpp 

#include <stdio.h> 
class A { 
public: 
static int a; //声明但未定义
}; 
int A::a = 3; //定义了静态成员变量,同时初始化。也可以写"int A:a;",即不给初值,同样可以通过编译
int main() { 
printf("%d", A::a);
return 0;
}

这样就对了,因为给a分配了内存,所以可以访问静态成员变量a了。
因为类中的静态成员变量仅仅是声明,暂时不需分配内存,所以我们甚至可以这样写代码:
//a.cpp

class B; //这里我们使用前置声明,完全不知道B是什么样子
class A {
public:
static B bb;//声明了一个类型为B的静态成员,在这里编译器并未给bb分配内存。
//因为仅仅是声明bb,所以编译器并不需要知道B是什么样子以及要给其对应的对象分配多大的空间。
//所以使用前置声明"class B"就可以保证编译通过。
};

使用命令"g++ -c -o a.o a.cpp"通过编译。
对于类来说,new一个类对象不仅会分配内存,同时会调用构造函数进行初始化,所以类对象的定义和初始化总是关联在一起。
1. 在类中,只是声明了静态变量,并没有定义。
2. 声明只是表明了变量的数据类型和属性,并不分配内存;定义则是需要分配内存的。
  注意:如果在类里面这么写int a; 那么是既声明了变量,也定义了变量,两者合在一起了。
3. 静态成员是“类级别”的,也就是它和类的地位等同,而普通成员是“对象(实例)级别”的。类级别的成员,先于该类任何对象的存在而存在,它被该类所有的对象共享。
4. 现在,咱们假定要实例化该类的一个对象,那么会发生什么事情呢?静态成员肯定要出现在这个对象里面的,对吧?这时候才去定义那个静态成员吗?这显然是不合适的。因为,比如有另外一个线程也要创建该类的对象,那么也要按照这个方式去定义那个静态成员。这会产生两种可能的情况:1. 重复定义;2. 就算不产生重复定义的情况,也会产生竞争,从而造成死锁的问题,以至于对象无法创建。很显然,编译器不能这么干。那么很合理的解决办法,就是事先在类的外部把它定义好,然后再供所有的对象共享。
注意:类的静态常量成员可以类内初始化。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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