C++ Primer 学习笔记_79_模板与泛型编程 --模板编译模型

本文探讨了C++模板编译模型的概念,包括包括编译模型和分别编译模型的区别,以及如何在头文件和源文件中正确放置类定义和函数声明。文章还讨论了使用export关键字导出模板定义的重要性,以及不同编译器如何处理模板实例化。

模板与泛型编程

--模板编译模型

引言:

当编译器看到模板定义的时候,它不马上产生代码。仅仅有在用到模板时,假设调用了函数模板定义了模板的对象的时候,编译器才产生特定类型的模板实例

一般而言,当调用函数时[不是模板],编译器仅仅需看到函数的声明。相似的,定义类类型的对象时,类定义必须可用,但成员函数的定义不是必须存在的。因此,应该将类定义函数声明放在头文件中,而普通函数类成员函数的定义放在源文件中。

模板则不同:要进行实例化,编译器必须能够訪问定义模板的源码。当调用函数模板或类模板的成员函数的时候,编译器须要函数定义,须要那些通常放在源文件里的代码

标准C++编译模板代码定义了两种模型。在两种模型中,构造程序的方式非常大程度上是同样的:类定义和函数声明放在头文件里,而函数定义和成员定义放在源文件里。两种模型的不同在于,编译器如何使用来自源文件的定义。如本书所述,全部编译器都支持第一种模型,成为“包括”模型,仅仅有一些编译器支持另外一种模型,“分别编译”模型。



一、包括编译模型

包括编译模型中,编译器必须看到用到的全部模板的定义。一般而言,能够通过在声明函数模板或类模板的头文件里加入一条#include指示使定义可用,#include引入了包括相关定义的源文件:

//in utilities.h
#ifndef UTILITIES_H_INCLUDED
#define UTILITIES_H_INCLUDED

#include "utilities.cpp"

template <class T>
int compare(const T &,const T &);

#endif // UTILITIES_H_INCLUDED

//in  utilities.cpp
#include "utilities.h"

template <class T>
int compare(const T &val1,const T &val2)
{
    if (val1 < val2)
        return -1;
    if (val2 < val1)
        return 1;
    return 0;
}

这一策略使我们能够保持头文件实现文件分离,可是须要保证编译器在使用模板的代码时能看到两种文件

某些使用包括模型的编译器,特别是较老的编译器,能够产生多个实例。假设两个或多个单独编译的源文件使用同一模板,这些编译器将为每一个文件里的模板产生一个实例。通常,这样的方法意味着给定模板将实例化超过一次。在链接的时候,或者在预链接阶段,编译器会选择一个实例化而丢弃其它的。在这样的情况下,假设有很多实例化同一模板的文件,编译时性能会显著减少。对很多应用程序而言,这样的编译时性能减少不大可能在现代计算机上成为问题,可是,在大系统环境中,编译时选择问题可能变得非常重要

这样的编译器通常支持某些机制,避免同一模板的多个实例化中隐含的编译进开销。编译器优化编译时性能的方法各不同样。假设使用模板的程序的编译时间难于承担,请查阅编译器的用户指南,看看你的编译器能提供什么支持以避免多余的实例化



二、分别编译模型

分别编译模型中,编译器会为我们跟踪相关的模板定义。可是,我们必须让编译器知道要记住给定的模板定义,能够使用exportkeyword来做这件事。

exportkeyword能够指明给定的定义可能会须要在其它文件里产生实例化。在一个程序中,一个模板仅仅能定义为导出一次。编译器在须要产生这些实例化时计算出如何定位模板定义exportkeyword不必在模板声明中出现。

一般我们在函数模板的定义中指明函数模板为导出的,这是通过在keywordtemplate之前包括exportkeyword而实现的:

//in  utilities.h
export template <typename Type>
int compare(const Type &val1,const Type &val2)
/***/

这个函数模板的声明像通常一样应放在头文件里,声明不必指定export



类模板使用export更复杂一些。通常,类声明必须放在头文件,头文件中的类定义体不应该使用keywordexport,假设在头文件里使用了export,则该头文件仅仅能被程序中的一个源文件使用

相反,应该在类的实现文件里使用export:

// in header file 
template <class Type> class Queue { ... }; 

// in implementation file
export template <class Type> class Queue; 
#include "Queue.h" 
//...

导出类的成员将自己主动声明为导出的。也能够将类模板的个别成员声明为导出的,在这样的情况下,keywordexport不在类模板本身指定,而是仅仅在被导出的特定成员定义上指定导出成员函数的定义不必在使用成员时可见。随意非导出成员的定义必须像在包括模型中一样对待:定义应放在定义类模板的头文件里

//P544 习题16.27
//in middle.h
#ifndef MIDDLE_H_INCLUDED
#define MIDDLE_H_INCLUDED

#include <vector>
#include <algorithm>

using namespace std;

template <typename Type>
bool middle(const vector<Type> &,Type &);

#include "middle.cpp"
#endif // MIDDLE_H_INCLUDED

//in middle.cpp
#include "middle.h"

template <typename Type>
bool middle(const vector<Type> &vec,Type &val)
{
    vector<Type> tmp(vec);
    sort(tmp.begin(),tmp.end());

    if (tmp.size() % 2 == 0)
    {
        return false;
    }

    typename vector<Type>::iterator index =
        tmp.begin() + tmp.size()/2;

    if (*index > *(index -1) && *(index) < *(index + 1))
    {
        val = *index;
        return true;
    }

    return false;
}

//in main.cpp
#include <iostream>
#include "middle.h"

using namespace std;

int main()
{
    int ia[] = {1,2,3,4,5,6,7};
    int ai[] = {1,2,3,4,5,6};

    vector<int> ivec1(ia,ia + 7),ivec2(ai,ai + 6);

    int val;
    if (middle(ivec1,val))
    {
        cout << "Middle: " << val << endl;
    }
    else
    {
        cout << "No Middle!" << endl;
    }

    if (middle(ivec2,val))
    {
        cout << "Middle: " << val << endl;
    }
    else
    {
        cout << "No Middle!" << endl;
    }
}
/**注意:g++编译器支持包括模型
*可是不能将模板的实现文件包括到project中,
*否则会引起编译错误!
*/

转载于:https://www.cnblogs.com/mengfanrong/p/3937730.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计实现设计数据库表结构,确定字段类、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据,更应关注模型的召回率特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差方差,增强整体预测的稳定性准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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