effective C++ 条款 17:以独立语句将newed对象置入智能指针

假设一个函数用来揭示处理程序的优先权

int priority();

另一个函数用来在动态分配的Widget上进行某些带有优先权的处理:

void processWidget(std::tr1::shared_ptr<Widget> pw, int priority);

考虑调用processWidget:

processWidget(new Widget, priority());

上面这种调用不能通过编译,std::tr1::shared_ptr构造函数需要一个原始指针,但是,这个构造函数是explicit构造函数,无法进行隐式转换。

processWidget(std::tr1::shared_ptr<Widget>(new Widget), priority());

上面虽然可以通过编译,但却仍然可能泄露资源。

编译器产出一个processWidget调用之前,必须先核算即将被传递的各个实参。第一个实参有两部分组成:

1.执行“new Widget”表达式。

2.调用tr1::shared_ptr构造函数。

第二个实参是调用priority函数。

c++编译器以什么次序完成这些事情,弹性很大,但是“new Widget”一定在tr1::shared_ptr之前,因为new Widget的结果还要被传递作为tr1::shared_ptr构造函数的一个实参。但对priority的调用可能排在第一或第二或第三。如果编译器选择第二顺位执行它:

1.执行“new Widget”

2。调用“priority()”

2.调用tr1::shared_ptr构造函数

万一对priority的调用导致异常,会发生什么事情?new Widget返回的指针将会遗失。因为它尚未置入tr1::shared_ptr中。而后者是我们期盼用来防卫资源泄漏的武器。

避免这类问题的办法很简单:使用分离语句:

std::tr1::shared_ptr<Widget> pw(new Widget);//在单独语句内以智能指针存储newed所得对象。
processWidget(pw, priority());

编译器对于“跨越语句的各项操作”没有重新排列的自由(只有在语句内才有那个自由度)。

转载于:https://www.cnblogs.com/lidan/archive/2012/01/16/2323517.html

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
内容概要:本文深入探讨了利用历史速度命令(HVC)增强仿射编队机动控制性能的方法。论文提出了HVC在仿射编队控制中的潜在价值,通过全面评估HVC对系统的影响,提出了易于测试的稳定性条件,并给出了延迟参数与跟踪误差关系的显式不等式。研究为两轮差动机器人(TWDRs)群提供了系统的协调编队机动控制方案,并通过9台TWDRs的仿真和实验验证了稳定性和综合性能改进。此外,文中还提供了详细的Python代码实现,涵盖仿射编队控制类、HVC增强、稳定性条件检查以及仿真实验。代码不仅实现了论文的核心思想,还扩展了邻居历史信息利用、动态拓扑优化和自适应控制等性能提升策略,更全面地反映了群体智能协作和性能优化思想。 适用人群:具备一定编程基础,对群体智能、机器人编队控制、时滞系统稳定性分析感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①理解HVC在仿射编队控制中的应用及其对系统性能的提升;②掌握仿射编队控制的具体实现方法,包括控制器设计、稳定性分析和仿真实验;③学习如何通过引入历史信息(如HVC)来优化群体智能系统的性能;④探索中性型时滞系统的稳定性条件及其在实际系统中的应用。 其他说明:此资源不仅提供了理论分析,还包括完整的Python代码实现,帮助读者从理论到实践全面掌握仿射编队控制技术。代码结构清晰,涵盖了从初始化配置、控制律设计到性能评估的各个环节,并提供了丰富的可视化工具,便于理解和分析系统性能。通过阅读和实践,读者可以深入了解HVC增强仿射编队控制的工作原理及其实际应用效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值