c++类中的static新发现

本文介绍了一种利用C++中static特性实现类自动全局注册的方法。通过在启动时初始化static变量触发注册过程,避免了手动实例化带来的不便。文中详细展示了如何定义注册函数,并通过宏定义简化这一过程。
今天在写一个通用框架,要实现一个注册类定义的时候,实现自动全局注册。 一般人们都得通过定义一个实例来完成,这里用了一小技巧,用static 由于static定义的变量是放在全局的内存区,在程序启动的时候就会先回对这块程序初始化,那么就写一个函数,这个函数里面写上注册函数,然后让该函数实现自己的功能,但是用这个函数初始化这个static变量。---------------其实就是一个字 static 会在程序启动前初始化,所以我们可以通过这个初始化来实现自己的初始化函数
map<INT32,TestInfo*> g_mapTestCase;
bool MakeRegisterFunc(TestInfo* class_name)
{   
	int currentTypeID = 0;
	TestInfo* t = (TestInfo* )class_name;
	map< INT32,TestInfo*>::iterator ibeg = g_mapTestCase.begin();
	
		//strcat(test_name,test_case_name);
		//TestInfo *t = new TestInfo();
	g_mapTestCase.insert(make_pair(currentTypeID,t));
   return true;
}


#define GTEST_TEST(test_case_name,test_name)\
class GTEST_TEST_CLASS_NAME(test_case_name,test_name) : public TestInfo\
{\
public:\
	GTEST_TEST_CLASS_NAME(test_case_name,test_name)(){};\
public:\
	virtual void TestBody();\
	/*a beautify butterfly*/static bool funny;\
};\
GTEST_TEST_CLASS_NAME(test_case_name,test_name)* tinfo =\
new GTEST_TEST_CLASS_NAME(test_case_name,test_name);\
bool GTEST_TEST_CLASS_NAME(test_case_name, test_name)::funny\
= MakeRegisterFunc(tinfo);\


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,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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