C++ 中的深拷贝和浅拷贝

本文通过实例详细解析了浅拷贝和深拷贝的概念。浅拷贝仅拷贝对象成员,不包括引用对象;深拷贝则包含所有成员及引用对象的完整拷贝。通过对比不同拷贝方式在对象销毁时的行为,阐述了深拷贝在管理复杂对象结构中的重要性。

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浅拷贝

浅拷贝指的是仅拷贝对象的所有成员,包括指针的值,而不包括其引用对象(例如指针指向的其他内容)。
看下面这个例子:

#pragma once
#include <string>
//学生

class Student {
public:
	Student(std::string name, int age);
	~Student();

	void printInfo();
private:
	std::string _name;
	int _age;
};

#include "Student.h"
#include <stdio.h>

Student::Student(std::string name, int age) {
	_name = name;
	_age = age;
}

Student::~Student() {
	_name = "";
	_age = -1;
}

void Student::printInfo() {
	printf("Name:%s  Age:%d\n", _name.c_str(), _age);
}

#pragma once
#include <string>
//教室

class Student;

class Classroom {
public:
	Classroom(int grade);
	~Classroom();

	void addStudent(std::string name, int age);

	void printInfo();
private:
	int _grade;//年级
	Student* _student = nullptr;
};

#include "Classroom.h"
#include "Student.h"

Classroom::Classroom(int grade) {
	_grade = grade;
}

Classroom::~Classroom() {
	_grade = 0;
	delete _student;
	_student = nullptr;
}

void Classroom::addStudent(std::string name, int age) {
	_student = new Student(name, age);
}

void Classroom::printInfo() {
	printf("Grade:%d ", _grade);
	if (_student == nullptr){
		printf("No Student\n");
	} else {
		_student->printInfo();
	}
}

#include <QtCore/QCoreApplication>
#include "Classroom.h"
#include "Student.h"

int main(int argc, char *argv[])
{
	QCoreApplication a(argc, argv);

	//1.创建一个教室并且添加一个学生
	Classroom* room1 = new Classroom(6);
	room1->addStudent("张三", 16);
	room1->printInfo();

	//2.把教室1的内容复制给教室2  -  浅拷贝
	Classroom room2 = *room1;
	room2.printInfo();

	//3.删除教室1
	delete room1;
	room1 = nullptr;

	//4.重新打印教室2
	room2.printInfo();

	return a.exec();
}

运行结果:
在这里插入图片描述

虽然room1把值对象的值付给了room2,赋值的只是room中的成员变量,并没有把_student拷贝一份,而只是把指针地址赋值给了room2,但是当room1销毁后,room2除了_grade的值以外,指针执行的内存同时也销毁了。

深拷贝

深拷贝除了拷贝其成员本身的值之外,还拷贝的成员指向的动态内存等的内容。
修改一下Classroom的复制构造函数

#pragma once
#include <string>
//教室

class Student;

class Classroom {
public:
	Classroom(int grade);
	Classroom(Classroom&room);
	~Classroom();

	void addStudent(std::string name, int age);

	void printInfo();
private:
	int _grade;//年级
	Student* _student = nullptr;
};

#include "Classroom.h"
#include "Student.h"

Classroom::Classroom(int grade) {
	_grade = grade;
}

Classroom::Classroom(Classroom&room) {
	this->_grade = room._grade;
	this->_student = new Student(room._student->getName(), room._student->getAge());
}

Classroom::~Classroom() {
	_grade = 0;
	delete _student;
	_student = nullptr;
}

void Classroom::addStudent(std::string name, int age) {
	_student = new Student(name, age);
}

void Classroom::printInfo() {
	printf("Grade:%d ", _grade);
	if (_student == nullptr){
		printf("No Student\n");
	} else {
		_student->printInfo();
	}
}

#pragma once
#include <string>
//学生

class Student {
public:
	Student(std::string name, int age);
	~Student();

	std::string getName() {
		return _name;
	}

	int getAge() {
		return _age;
	}

	void printInfo();
private:
	std::string _name;
	int _age;
};

#include "Student.h"
#include <stdio.h>

Student::Student(std::string name, int age) {
	_name = name;
	_age = age;
}

Student::~Student() {
	_name = "";
	_age = -1;
}

void Student::printInfo() {
	printf("Name:%s  Age:%d\n", _name.c_str(), _age);
}

main函数不变,运行结果:
在这里插入图片描述

默认的拷贝行为基本都是浅拷贝,即仅仅拷贝其成员值。当然如果所有成员值没有引用任何外部对象,或者引用的外部对象定义了自己的深拷贝行为,那么深拷贝和浅拷贝是一样的。如果需要拷贝值以外的内容,如指针指向的内存等,需要自己编写复制构造函数。

aaa

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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