C++中的空类,编译器默认可以产生哪些成员函数

在C++中,编译器会为空类提供哪些默认成员函数? 一:问题描述: 在C++中,编译器会为空类提供哪些默认成员函数?分别有什么样的功能呢?  二:详解 1:空类在声明的时候,编译器并不会为其生成任何成员函数,只会生成1个字节的占位符。 2:有时可能会以为编译器会为空类生成默认构造函数等,事实上是不会的,编译器只会在需要的时候生成6个成员函数:一个缺省的构造函数、一个拷贝构造函数、一个析构函数、一个赋值运算符、一对取址运算符和一个this指针... 阅读详情

一个空的class在C++编译器处理过后就不再为空,编译器会自动地为我们声明一些member function,如果你写 

class Empty{}; 

就相当于: 

class Empty 
{ 
public: 
Empty(); 
Empty(const Empty&); 
~Empty(); 
Empty& operator=(const Empty& rhs); 
Empty* operator&(); 
const Empty* operator&() const; 
}; 

需要注意的是只有当你需要用到这些函数的时候,编译器才会去定义它们。

楼主可以看一下effective   c++   
条款45:   弄清C++在幕后为你所写、所调用的函数   
    
一个空类什么时候不是空类?   ----   当C++编译器通过它的时候。如果你没有声明下列函数,体贴的编译器会声明它自己的版本。这些函数是:一个拷贝构造函数,一个赋值运算符,一个析构函数,一对取址运算符。另外,如果你没有声明任何构造函数,它也将为你声明一个缺省构造函数。所有这些函数都是公有的。  

8 楼ugg(逸学堂(exuetang.net))回复于 2006-03-15 09:52:54 得分 40声明一个空类,大家都认为会生成     构造函数、拷贝构造函数、析构函数、赋值运算符号、取址运算符const、取址运算符。   
其实对于这样的一个空类来说,是完全没有必要的,而编译器   
也不是这样做的。是我们太低估编译器给我们做的工作了,我们   
用VC编译器来说明一下。   
    
class   A{};   
    
对于单独申明的一个空类A来说,编译器编译过程中,并没有发现创建A实例。   
所以对于空类A来说,编译器是不会给类A生成任何函数的。   
如果我们在代码中需要生成一个A的实例   
比如   
A   a;   
编译器就会根据上面的实例,给类A生成构造函数和析构函数。   
当使用   
A   b(b);   
编译器就会生成类A的拷贝构造函数。   
A   c;   
c   =   a;   
编译器生成赋值运算符函数   
A   &d   =   a;   
编译器生成取地址运算符函数。   
    
经过我们的分析可以这样理解:对于一个没有实例化的空类,编译器是不会给它生成任何函数的,当实例化一个空类后,编译器会根据需要生成相应的函数。这条理论同样适合非空类(只声明变量,而不声明函数)。

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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. 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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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fox1987的专栏 1590

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wcppcw
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