(14)闭包函数

本文深入探讨了闭包函数的概念及其在编程中的重要作用。通过对比使用全局变量和闭包函数来保存函数状态数据的方式,文章详细解释了闭包如何避免全局变量泛滥,提高代码的可管理和可维护性。并通过具体示例展示了闭包函数在实际编程任务中的应用。

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闭包函数:返回函数的函数。

作用:闭包可以保存内部函数的状态数据。没有闭包,就只能借助全局变量保存函数的状态数据,会导致全局变量泛滥,不便于管理。

 

//没有闭包的话,需要定义全局变量保存状态
var ProgresWusong = 0
var ProgressLuda = 0

func Dotask(name string, hours int) {
    //行军逻辑是相同的,但是人物不一样。
    if name == "武松" {
        fmt.Printf("%s头领的行军%d个小时\n", name, hours)
        ProgresWusong += hours
    } else if name == "鲁达" {
        fmt.Printf("%s头领的行军%d个小时\n", name, hours)
        ProgressLuda += hours
    }

}

func main() {
    Dotask("武松", 14)
    Dotask("武松", 13)
    fmt.Printf("武松头领的进度是%d\n", ProgresWusong)
    Dotask("鲁达", 14)
    Dotask("鲁达", 13)
    fmt.Printf("鲁达头领的进度是%d\n", ProgresWusong)
}

 

使用闭包函数

func main() {

    //每一个变量保存一个状态
    f1 := GetTask()
    f2 := GetTask()

    p1 := f1("武松", 13)
    p1 = f1("武松", 12)
    p1 = f1("武松", 1)
    p2 := f2("鲁达", 22)
    p2 = f2("鲁达", 23)

    fmt.Printf("武松头领的行军进度是%d\n", p1)
    fmt.Printf("鲁达头领的行军进度是%d\n", p2)

}
//gettask 函数返回一个函数,返回的函数可以保存状态。
func GetTask() func(name string, hours int) int {
    var progress = 0
    Dotask := func(name string, hours int) int {
        fmt.Printf("%s头领的行军时间是%d\n", name, hours)
        progress += hours
        return progress
    }
    return Dotask
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/paad/p/11019349.html

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
<think>我们正在处理一个C++编译错误,错误信息是:在闭包函数中使用std::atomic变量时,报错“atomic(const atomic&) = delete”。根据错误信息,我们得知问题出在尝试复制std::atomic对象,但std::atomic的拷贝构造函数被显式删除(= delete),因此无法复制。 根据引用[1]中的信息,错误信息“use of deleted function”表示我们尝试使用一个被删除的函数,这里特指std::atomic的拷贝构造函数。在C++11中,std::atomic类型是不可拷贝的,因为原子操作要求对同一个原子对象进行操作,复制可能破坏原子性。 引用[2]提到C++11引入了原子变量,方便多并发程序的开发。但原子变量不支持拷贝构造和拷贝赋值,这是设计上的要求。 用户的问题场景:在闭包函数(可能是lambda表达式)中使用了std::atomic变量,导致编译错误。 分析原因:lambda表达式在捕获外部变量时,默认的捕获方式(按值捕获)会尝试复制捕获的变量。如果捕获了一个std::atomic变量,就会尝试复制它,从而触发被删除的拷贝构造函数,导致编译错误。 解决方案: 1. 避免按值捕获std::atomic变量。改为按引用捕获(使用&),但要注意确保被捕获的原子变量的生命周期长于lambda的执行。 2. 如果必须按值捕获,可以考虑使用指针或智能指针来间接持有原子变量(例如,使用std::shared_ptr<std::atomic<T>>),然后在lambda中通过指针访问原子变量。这样,指针可以被复制,而原子对象本身不会被复制。 3. 使用std::ref来包装原子变量,然后按值捕获这个std::ref包装器。因为std::ref是可复制的,并且它内部持有一个引用。 注意:在多线程环境下,使用引用捕获时,必须确保原子变量在lambda执行期间一直有效。 示例: 错误示例: ```cpp std::atomic<bool> flag(false); auto lambda = [flag]() { // 这里按值捕获flag,会尝试复制,导致编译错误 flag.store(true); }; ``` 解决方案1:按引用捕获 ```cpp std::atomic<bool> flag(false); auto lambda = [&flag]() { // 按引用捕获 flag.store(true); }; ``` 解决方案2:使用指针(如果原子变量在堆上) ```cpp auto flag = std::make_shared<std::atomic<bool>>(false); auto lambda = [flag]() { // 捕获shared_ptr,这是允许的 flag->store(true); }; ``` 解决方案3:使用std::ref ```cpp std::atomic<bool> flag(false); auto lambda = [flag = std::ref(flag)]() { // C++14及以后,使用初始化捕获 flag.get().store(true); }; // 或者使用std::ref显式创建引用包装器(C++11) std::atomic<bool> flag(false); auto flag_ref = std::ref(flag); auto lambda = [flag_ref]() { flag_ref.get().store(true); }; ``` 注意:在C++11中,lambda的初始化捕获(也称为广义捕获)是在C++14引入的。因此,在C++11中,我们只能先创建一个std::ref对象,然后捕获它。 另外,错误信息中提到的“atomic:601:7”可能是标准库中显式删除拷贝构造函数的位置,这只是一个提示,根本原因还是我们尝试复制了原子变量。 因此,用户需要检查闭包(lambda)中捕获std::atomic变量的方式,并修改为不复制的方式。 相关问题: 1. 为什么std::atomic的拷贝构造函数被删除? 2. 在C++中,lambda表达式捕获变量有哪些方式?如何避免捕获导致的问题? 3. 在多线程编程中,使用原子变量时需要注意哪些问题? 4. 除了std::atomic,C++中还有哪些实现线程安全的方式? 引用标识: [^1]: 错误信息“use of deleted function”的解释。 [^2]: C++11原子变量的介绍。</think>### C++闭包函数中使用std::atomic变量报错分析 #### 错误原因 错误信息`atomic(const atomic&) = delete`表明您**尝试复制`std::atomic`对象**,但C++标准库显式删除了原子类型的拷贝构造函数和拷贝赋值运算符[^1][^2]。这是因为: 1. **原子操作的本质要求**:原子变量必须通过内存地址直接操作,复制会破坏原子性保证 2. **线程安全设计**:允许复制会导致多个副本同时修改同一内存位置,引发数据竞争 3. **移动语义限制**:`std::atomic`也不支持移动操作(C++20部分支持) #### 解决方案 根据闭包使用场景,选择以下方法: ##### 1. 按引用捕获(推荐) ```cpp std::atomic<bool> flag(false); // 使用引用捕获 [&] auto lambda = [&] { flag.store(true); // 直接操作原对象 }; ``` - ✅ 避免复制操作 - ⚠️ 需确保`flag`的生命周期长于lambda ##### 2. 显式捕获引用(C++11标准写法) ```cpp std::atomic<int> counter(0); // 显式指定引用捕获 auto func = [&counter] { counter.fetch_add(1); }; ``` ##### 3. 使用指针(需要管理生命周期) ```cpp auto atomic_ptr = std::make_shared<std::atomic<int>>(0); auto lambda = [atomic_ptr] { // 复制shared_ptr是安全的 atomic_ptr->fetch_add(1); }; ``` ##### 4. C++14初始化捕获 ```cpp std::atomic<bool> ready(false); // C++14+: 通过引用初始化捕获 auto lambda = [&ref = ready] { ref.store(true); }; ``` #### 关键注意事项 1. **线程安全**:即使使用原子变量,仍需确保: ```cpp // 错误示例:虽原子操作但存在条件竞争 if(counter.load() < MAX) { // A counter.fetch_add(1); // B } // A-B非原子操作 ``` 2. **内存顺序**:根据场景选择合适的内存序 ```cpp flag.store(true, std::memory_order_release); ``` 3. **避免虚假共享**: ```cpp alignas(64) std::atomic<int> perCoreCounter; // 缓存行对齐 ``` #### 根本设计原则 > “原子变量是地址绑定的,而非值绑定的”——复制操作从根本上违背了原子类型的[硬件原语](https://en.cppreference.com/w/cpp/atomic/atomic)[^2]。
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