template_12特化与重载

本文探讨了模板特化及重载的相关概念,包括函数模板重载解析规则、全局类模板特化、全局函数模板特化等内容。文章还讨论了模板特化与模板实例化的关系。

1,重载函数模板

f<int*>((int*)pi);//1
f<int>((int*)pi);//2
上面用int*替换第一个模板的T,用int来替换第二个模板的T。那么将得到两个相同参数类型(int*)的同名函数。
也就是不仅同名模板可以同时存在,它们各自具有相同参数类型和返回类型的实例化体也可以同时存在。

f(pi);对于这两个模板实参演绎都可以获得成功,即f<int*>(int*)和f<int>(int*).这也就意味着调用是二义性的。
但是,考虑重载解析的额外规则:选择"产生自更特殊的模板的函数"。因此选择了第二个模板。

当然如果要在两个特殊程度相同的模板中选择,将不能做出决定这是产生二义性。

模板函数也可以和非模板函数同事重载,会优先选择非模板函数。


2,签名





3,显式特化
类模板不能被重载,但可以使用另一种替换的机制来实现这种透明自定义模板功能,这就是显式特化,也称之为全局特化。
它为模板提供了一种使模板参数可以被全局替换的实现。
事实上类模版和函数模板都可以被全局替换,而且类模版的成员(成员函数,嵌入类,静态成员变量等)都能被全局替换。
全局特化和局部特化都没有引入一个全新的模板或模板实例,它们只是对原来的泛型(或非特化)模板中已经隐式声明的实例提供另一种定义

template<> class S<特化的模板实参>


全局特化的实现并不需要与泛型实现有任何关联,可以包含不同名称的成员函数。全局特化只是和类模板的名称有关联。

4,全局类模板特化



对于特化的声明,因为它不是模板声明,所以应该使用(位于类外部)普通成员定义语法来定义全局类模板特化的成员,也就是不能指定template<>前缀。



全局模板特化和由模板生成的实例化版本不能共存于同一个程序中。


实例化置于全局模板特化位置之后,并且定义了全部模板特化,此时这个实例化其实是走的全局模板特化所以OK.

如果全局模板特化的编译单元与跟实例化或泛型声明的编译单元不在同一个编译单元,容易出现很难捕捉的错误。
我们需要确认特化的声明对泛型模板的所以用户都是可见的。
特化声明通常都应该位于模板声明之后。
然而泛型实现也可能来自外部资源包,我们可以创建一个包含泛型声明的头文件并让特化什么位于其后。
通常都应该避免让模板特化来自外部资源包。


5,全局函数模板特化
全局函数模板特化和类模板特化大体上是一致的,唯一区别是:函数模板特化引入了重载和实参演绎这两个概念。

全局特化声明的声明对象并不是一个模板,因此对于非内联的全局函数模板特化的声明而言,在同个程序中它的定义只能很粗线一次。
全局函数模板特化的声明必须紧跟在模板定义的后面,以避免使用一个模板直接生成的函数。


特化声明禁止模板进行实例化;
为了避免出现重复定义错误,就不能把定义放在头文件里。解决方案是把这个特化声明为内联函数,此时该函数的定义就可以放在头文件中。


6,全局成员特化




7,局部类模板特化


转载于:https://www.cnblogs.com/liuhan333/p/5931638.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MOAMOP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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