C++随笔

  笔者于今年(研一上学期)利用零零散散的时间系统的学习了C++语言。其实以前也曾不够系统的学过C++,但想着工作以后开发语言应该就是用C++了,于是就把C++的系统学习放在了日程表中。于是《C++ primer plus》就成了晚上的催眠读物。最近放寒假了,趁着假期时间写一写对这本书和这门语言的感受吧.

  首先说一下这本书,这本书的优点应该在于它非常细致地介绍了C++每种功能的来源,你会明白语言的设计者为什么要这样设计。而缺点就在于这本书是个大部头,整本书的内容实在太多、太杂,从头到尾看极容易让人生厌,当做工具书又很难找到想要找的内容。因此,本书适合的读者不是那些想要快速入门的人,而应该是像我这样希望系统学习C++并且不缺时间的人(因为本人离找工作还有一年半的时间,时间上比较充裕)。

  然后再谈谈C++这门语言吧,之所以选择C++作为工程语言是因为在移动机器人和SLAM领域开发的语言基本上都是用C++来写的。系统学习大概也有半年了,没想到谈论到C++的时候仍然感觉这家伙如渊如海,目前接触到的C++也仅仅只是其面向对象和模板的那部分。就在今天,偶然机会下看到LeetCode,突然就发现了C++的新大陆,原来关于STL(标准模板库)的部分我好多都还不清楚,这部分又是C++除面向对象外的又一精华。容器、迭代器及算法类这种在我看来是一种程序设计中的优化算法,使用得当能够极大的降低算法的时间、空间复杂度,同时,容器、迭代器在某种程度上也是为提升了代码的可重用性,使程序员从繁杂的底层算法实现中脱离出来。

  本文的主要目的是写清楚C++特性的由来,而不在具体的代码上纠结。

  首先谈一谈类的设计,类是数据与操作的集合。原本在C语言中就有基本数据类型,它们可以进行各种诸如加减乘除操作。通过类这种概念的引入,就扩展了基本数据类型,再对类定义相关操作,就可以像操作基本数据类型一样来操作类了。为了完成数据的封装,设计者将类的数据、函数类型分为私有类型和公有类型,控制了数据和函数的访问权限。而后又通过重载运算符让程序员可以很自然的使用类,比如将两个string类相加不用书写string3 = string1.add(string2) 而直接写 string3 = string1 + string2。类可以被继承,也可以被拥有。

  而后便是模板,通过引入模板,类代码的可重用性就进一步的得到了提升。比如一个链表类,其基本的数据类型可以是int,也可以是string,只要这种数据类型提供了比较功能即可,这种模板的重用在容器类中得到了最大的体现。

  以上的内容是我在实验室中编程经常会用到的内容,而关于容器类和算法我暂时了解的不多,如有错误,欢迎指正一二。容器为了完成复杂数据结构的抽象,容器类就是一种包含了简单数据结构的复杂数据结构,这里的复杂数据结构是指列表、有向图、红黑树等等,而简单数据结构可以是基本数据类型,也可以是自定义数据类型。比如 vector<student>完成的就是以student为基本数据类型的列表类型。通过容器类,我们可以很容易地实现诸如链表、栈、队列等的数据结构及算法。而算法是在容器上的抽象,通过在容器类中引入迭代器的概念,算法可以进针对某些容器的迭代器来操作。对于特定的一些容器类,可以使用同样的算法来进行操作,这部分在C++中被称为泛型编程。

  

参考资料:

[1]关于C++的扯淡

转载于:https://www.cnblogs.com/hustyan/p/10327965.html

内容概要:本文介绍了多种开发者工具及其对开发效率的提升作用。首先,介绍了两款集成开发环境(IDE):IntelliJ IDEA 以其智能代码补全、强大的调试工具和项目管理功能适用于Java开发者;VS Code 则凭借轻量级和多种编程语言的插件支持成为前端开发者的常用工具。其次,提到了基于 GPT-4 的智能代码生成工具 Cursor,它通过对话式编程显著提高了开发效率。接着,阐述了版本控制系统 Git 的重要性,包括记录代码修改、分支管理和协作功能。然后,介绍了 Postman 作为 API 全生命周期管理工具,可创建、测试和文档化 API,缩短前后端联调时间。再者,提到 SonarQube 这款代码质量管理工具,能自动扫描代码并检测潜在的质量问题。还介绍了 Docker 容器化工具,通过定义应用的运行环境和依赖,确保环境一致性。最后,提及了线上诊断工具 Arthas 和性能调优工具 JProfiler,分别用于生产环境排障和性能优化。 适合人群:所有希望提高开发效率的程序员,尤其是有一定开发经验的软件工程师和技术团队。 使用场景及目标:①选择合适的 IDE 提升编码速度和代码质量;②利用 AI 编程助手加快开发进程;③通过 Git 实现高效的版本控制和团队协作;④使用 Postman 管理 API 的全生命周期;⑤借助 SonarQube 提高代码质量;⑥采用 Docker 实现环境一致性;⑦运用 Arthas 和 JProfiler 进行线上诊断和性能调优。 阅读建议:根据个人或团队的需求选择适合的工具,深入理解每种工具的功能特点,并在实际开发中不断实践和优化。
内容概要:本文围绕低轨(LEO)卫星通信系统的星间切换策略展开研究,针对现有研究忽略终端运动影响导致切换失败率高的问题,提出了两种改进策略。第一种是基于预测的多属性无偏好切换策略,通过预测终端位置建立切换有向图,并利用NPGA算法综合服务时长、通信仰角和空闲信道数优化切换路径。第二种是多业务切换策略,根据不同业务需求使用层次分析法设置属性权重,并采用遗传算法筛选切换路径,同时引入多业务切换管理方法保障实时业务。仿真结果显示,这两种策略能有效降低切换失败率和新呼叫阻塞率,均衡卫星负载。 适合人群:从事卫星通信系统研究的科研人员、通信工程领域的研究生及工程师。 使用场景及目标:①研究和优化低轨卫星通信系统中的星间切换策略;②提高卫星通信系统的可靠性和效率;③保障不同类型业务的服务质量(QoS),特别是实时业务的需求。 其他说明:文章不仅详细介绍了两种策略的具体实现方法,还提供了Python代码示例,包括终端位置预测、有向图构建、多目标优化算法以及业务感知的资源分配等关键环节。此外,还设计了完整的仿真测试框架,用于验证所提策略的有效性,并提供了自动化验证脚本和创新点技术验证方案。部署建议方面,推荐使用Docker容器化仿真环境、Redis缓存卫星位置数据、GPU加速遗传算法运算等措施,以提升系统的实时性和计算效率。
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