虚表总结

 让我们对一个带虚函数的类的内存布局做一个总结:

    1)虚函数指针存储在对象内存的最开始4个字节中(这是C++规范决定的)【1】,虚函数指针指向虚表地址。

    2)虚函数表是存储函数指针的数组,按照虚函数定义的顺序存储了所有虚函数的实际地址。虚函数被调用时,程序通过虚函数指针索引到虚函数表,再通过虚函数表索引到虚函数的实际地址。虚表并不是对象内存的一部分,类的所有对象共有一个虚函数表【2】.

    3)对普通成员函数的调用,编译时就直接编译成对函数地址的直接调用。

    4)‘值类型’数据直接存储在对象的内存中;’引用类型’(对象,堆上分配的数组等)只有指向其实际地址的指针存储在对象内存中。

 

document注释

[1]在没有继承或者单继承的情况下,虚函数指针只有一个且始终处于最前端。在多重继承下,可能有好几个虚函数指针,主基类的虚函数指针位于最前端。

[2]虚函数表是类关联信息的一部分。

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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