离奇错误 数组访问越界

class OwnerImage

{

public:

  CSize GetImageSize();

private:

  POINT m_pt[2];

  int m_iImgWidth;

  int m_iImgHeight;

}

 

CSize OwnerImage::GetImageSize()

{

  return CSize(m_iImgWidth, m_iImgHeight);

}

其余函数省略了,在不断调用GetImageSize函数过程中,m_iImgWidth大小会发生变化,最初以为是CSize构造问题,后发现CSize继承于SIZE,此处正确。将m_pt[2]声明在最后,发现不会出现此问题,判定是POINT数组出现问题,另CPoint继承于POINT,后查找发现是由于在其他函数中使用m_pt[2],而数组无越界检查,故直接改变了m_iImgWidth值。以此为戒

转载于:https://www.cnblogs.com/92-05-29/p/4683030.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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