Gac代码库分析(3)智能指针

 

主要在于引用计数的使用

代码示例:

template<typename T>
class Ptr
{
     template<typename X>
     friend class Ptr;
protected:
    vint*                counter;
    T*                    reference;

    void Inc()
    {
        if(counter)
        {
            (*counter)++;
        }
    }

    void Dec()
    {
        if(counter)
        {
            if(--(*counter)==0)
            {
                delete counter;
                delete reference;
                counter=0;
                reference=0;
            }
        }
    }

    vint* Counter()const
    {
        return counter;
    }

    Ptr(vint* _counter, T* _reference)
        :counter(_counter)
        ,reference(_reference)
    {
        Inc();
    }
public:

    Ptr()
    {
        counter=0;
        reference=0;
    }

    Ptr(T* pointer)
    {
        if(pointer)
        {
            counter=new vint(1);
            reference=pointer;
        }
        else
        {
            counter=0;
            reference=0;
        }
    }

    Ptr(const Ptr<T>& pointer)
    {
        counter=pointer.counter;
        reference=pointer.reference;
        Inc();
    }

    template<typename C>
    Ptr(const Ptr<C>& pointer)
    {
        T* converted=pointer.Obj();
        if(converted)
        {
            counter=pointer.Counter();
            reference=converted;
            Inc();
        }
        else
        {
            counter=0;
            reference=0;
        }
    }

    ~Ptr()
    {
        Dec();
    }

    template<typename C>
    Ptr<C> Cast()const
    {
        C* converted=dynamic_cast<C*>(reference);
        return Ptr<C>((converted?counter:0), converted);
    }

    Ptr<T>& operator=(T* pointer)
    {
        Dec();
        if(pointer)
        {
            counter=new vint(1);
            reference=pointer;
        }
        else
        {
            counter=0;
            reference=0;
        }
        return *this;
    }

    Ptr<T>& operator=(const Ptr<T>& pointer)
    {
        if(this!=&pointer)
        {
            Dec();
            counter=pointer.counter;
            reference=pointer.reference;
            Inc();
        }
        return *this;
    }

    template<typename C>
    Ptr<T>& operator=(const Ptr<C>& pointer)
    {
        T* converted=pointer.Obj();
        Dec();
        if(converted)
        {
            counter=pointer.Counter();
            reference=converted;
            Inc();
        }
        else
        {
            counter=0;
            reference=0;
        }
        return *this;
    }

    bool operator==(const T* pointer)const
    {
        return reference==pointer;
    }

    bool operator!=(const T* pointer)const
    {
        return reference!=pointer;
    }

    bool operator>(const T* pointer)const
    {
        return reference>pointer;
    }

    bool operator>=(const T* pointer)const
    {
        return reference>=pointer;
    }

    bool operator<(const T* pointer)const
    {
        return reference<pointer;
    }

    bool operator<=(const T* pointer)const
    {
        return reference<=pointer;
    }

    bool operator==(const Ptr<T>& pointer)const
    {
        return reference==pointer.reference;
    }

    bool operator!=(const Ptr<T>& pointer)const
    {
        return reference!=pointer.reference;
    }

    bool operator>(const Ptr<T>& pointer)const
    {
        return reference>pointer.reference;
    }

    bool operator>=(const Ptr<T>& pointer)const
    {
        return reference>=pointer.reference;
    }

    bool operator<(const Ptr<T>& pointer)const
    {
        return reference<pointer.reference;
    }

    bool operator<=(const Ptr<T>& pointer)const
    {
        return reference<=pointer.reference;
    }

    operator bool()const
    {
        return reference!=0;
    }

    T* Obj()const
    {
        return reference;
    }

    T* operator->()const
    {
        return reference;
    }
};

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转载于:https://www.cnblogs.com/Clingingboy/archive/2012/12/09/2810481.html

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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