C++虚函数表小记

本文深入探讨了C++中虚函数表的实现机制及其对内存占用和执行效率的影响,包括虚表的构造、虚函数调用过程以及由此带来的额外开销。

最近在读C++ primer plus,看到了关于虚函数表的部分,觉得应该记录一下。

C++只是规定了虚函数应该如何做,但是具体的实现是编译器来负责的。通常编译器是通过向对象添加一个隐藏的成员来操作虚函数,这个隐藏的成员是一个指向数组的指针,这个数组的内容是方法的地址。这个数组通常叫做“虚表”(virtual function table)。这个虚表托管的是这个类所有虚函数的地址。例如,一个基类的对象包含一个指向这个类所有虚函数地址的数组的指针。如果派生类重写了虚函数,则派生类对象的虚表中相应的地址就变成重写后函数的地址。如果派生类没有重写虚函数,则虚表中的地址不变。如果派生类提供了一个新的虚函数,则它的地址会被添加到虚表中。

  当你调用虚函数时,程序就会根据虚表地址去相应的虚表中去查找虚函数,获得虚函数的地址后调用虚函数。

可以看下图帮助理解。

但是,使用虚函数在内存和执行速度上还是有一些成本的。主要在如下几方面:

1、每一个对象的大小会因为要保存虚函数的地址而相应增加一些。

2、对于每一个类,编译器要创建一个虚函数地址表

3、对于每一个虚函数的调用,需要额外的步骤去查询虚表来获得地址。

转载于:https://www.cnblogs.com/YiloPo/p/5349906.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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