模版的完全特化与偏特化

模板为什么要特化,因为编译器认为,对于特定的类型,如果你能对某一功能更好的实现,那么就该听你的。

模板分为类模板与函数模板,特化分为全特化与偏特化。全特化就是限定死模板实现的具体类型,偏特化就是如果这个模板有多个类型,那么只限定其中的一部分。

模版特化:任何针对模版参数进一步进行条件限制设计的特化版本。 <<泛型思维>>

完全特化:针对所有的模版参数进行特化。 <<c++ primer>>

类模板:

template<class T,class N> 
class Template{}; 

类模板全特化:

template<> 
class Template<int,char>{};

类模板的偏特化:

template<class T> 
class Template<T,int>{};

注意:函数模版不存在偏特化,只有类模版才能偏特化

#include <iostream>
using namespace std;

template<typename T, typename N>
class Test
{
public:
    Test( T i, N j ) : a(i), b(j)
    {
        cout<<"普通模板类"<< a <<' ' << b << endl;
    }
private:
    T a;
    N b;
};

template<>
class Test<int , char>
{
public:
    Test( int i, char j ) : a( i ), b( j )
    {
        cout<<"模版类全特化"<< a  << ' ' << b << endl;
    }
private:
    int a;
    char b;
};

template <typename N>
class Test<char, N>
{
public:
    Test( char i, N j ):a( i ), b( j )
    {
        cout<<"模版类偏特化"<< a<< ' ' << b << endl;
    }
private:
    char a;
    N b;
};

//模板函数  
    template<typename T1, typename T2>  
void fun(T1 a , T2 b)  
{  
    cout<<"模板函数"<<endl;  
}  

//模版函数全特化  
template<>  
void fun<int ,char >(int a, char b)  
{  
    cout<<"模版函数全特化"<<endl;  
}  

//函数不存在偏特化:下面的代码是错误的  
// template<typename T2> 
// void fun<char,T2>(char a, T2 b) 
// { 
//     cout<<"模版函数偏特化"<<endl; 
// } 


int main()
{
    Test<double , double> t1( 0.1,0.2 );   //普通模版类
    Test<int , char> t2( 1, 'A' );   //模版类完全特化
    Test<char, bool> t3( 'A', true );  //模版类偏特化
    return 0;
}

 

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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