【你不知道】表达式中的隐式类型转换、无名对象作为函数实参

本文探讨了C++中构造函数及拷贝构造函数的调用时机,特别是无名对象的处理方式及其对性能的影响。通过具体示例展示了如何优化构造过程以减少不必要的开销。

 

ExpandedBlockStart.gif代码
 1 int array[] = {1,2,3,4,5};
 2 #define  TOTAL_ELEMENTS (sizeof(array)/sizeof(array[0]))
 3 
 4 #include <iostream>
 5 using namespace std;
 6 
 7 class Base{
 8 public:
 9     explicit Base(int i=0):ival(i)
10     {
11         cout << "Class Base's constructure is called" << endl;
12     }
13     Base(const Base& b)
14     {
15         cout << "Class Base's copy constructure is called" << endl;
16     }
17 public:
18     int ival;
19 };
20 
21 void fun(Base b)
22 {
23     cout << "fun is called" << endl;
24 }
25 
26 Base fn1()
27 {
28     Base b;
29     return b;
30 }
31 
32 Base fn2()
33 {
34     return Base();
35 }
36 
37 void main()
38 {
39     int val = 5;
40     fun(Base(val));
41     Base myb;
42     fun(myb);
43     cout << endl;
44 
45     int d = -1;
46     if(d < (unsigned char)1)
47         cout << "int -1 < unsigned char 1" << endl;
48     if(d < (unsigned int)1)
49         cout << "int -1 < unsigned int 1" << endl;
50     
51     if(d <= TOTAL_ELEMENTS)
52         cout << "int -1 < TOTAL_ELEMENTS" << endl;
53 
54     cout << endl;
55 
56     fn1(); cout << endl;
57     fn2(); cout << endl;
58 
59     Base b1 = fn1(); cout << endl;
60     Base b2 = fn2(); cout << endl;
61 
62     getchar();
63 }

 

运行结果:

 

  注意40行,用一个无名对象作为实参,调用函数fun,但编译器用实参初始化形参的时候,并没有如用普通对象调用fun一样,调用拷贝构造函数。无名对象的初始化,也就是形参的初始化。

  这个技术还可以用于函数的return语句。如:return Student("Lucy"); 或者 Student st("Lucy"); return st; 前者好于后者。(例子fn1、fn2函数的调用)

  对于后者,st对象被创建,同时调用构造函数完成初始化,然后调用拷贝构造函数,把st拷贝到保存返回值的外部存储单元中。最后,st对象在函数结束时被销毁。对于前者,编译器可以直接把临时对象创建并初始化在外部存储单元中,省去了拷贝和析构函数的开销。

 

  关于比较的说明:当一个表达式的操作数类型不同,就会发生转换。数据类型一般朝着浮点精度更高、占用内存空间更长的方向转化。当int -1和unsigned char 1 比较的时候,后者隐式转换为int类型的1,所以前者小于后者,关系成立。

  当int -1 和unsigned int 1比叫大小,前者转换为unsigned int,但-1转化为unsigned int为很大很大的值。所以前者小于后者,关系不成立。这个解释同样适用于TOTAL_ELEMENTS句子,sizeof返回的是无符号整形。

 

转载于:https://www.cnblogs.com/younes/archive/2010/04/09/1708482.html

内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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