C++几点教训

最新推荐文章于 2025-02-10 10:13:12 发布
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两点教训：

1、类使用的时候要首先new出对象。

2、静态类型成员要在类外面初始化。

3、C++ new返回的是指针

wwwdongzi
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c/c++ 开发中常见的坑
Code is poetry
11-25 2942
总结一下自己遇到的坑，吸取教训，避免第二次、第三次在同一个地方扑街。 语言类 变量初始化问题 众所周知，局部变量在函数调用开始时创建，函数调用完成返回时“销毁”。值得注意的是，这里根本没有所谓的销毁、初始化的过程。局部变量的内存分配、回收是通过栈指针(esp)的减小、增大来完成的，注意函数栈从大地址向小地址增长。也就是说，函数栈只管分配和回收，至于这个地址空间里的内容， 它不
C++学习总结
习惯有你
01-10 1445
序言 今天是2021年12月31日，也是2021年的最后一天，时间过得很快，也很慢，回想年初在江边玩耍的时候定下学习目标，仿佛就是昨天的事，细想来从定下目标的那一天至今我已完成了很多课程的学习，复盘今年，好像我走哪都只有学习的那种感觉给我留下的印象最深刻，我都怀疑如果不是学习，也许我现在根本想不起今年都去到了哪里，干了些什么。今年出了两趟远门，去了趟上海出差，在酒店的桌子上学习链表。去了趟河南的丈母娘家，在书桌上学习动静态库的引用和作用域、链接属性等。年初时周末为了不被家里小孩打扰，在弟弟的新房里学...
c++编程教训1
Harry的专栏
01-26 946
c++编程，你的考虑到方方面面。随便一个错误就让你，心灰意冷。这个错误发生了两次，以后不能再出错了。 一个方法明明在呢，但是就是提示错误“找不到标识符“。 原因是，在调用哪个方法中，没有加上类名。
C++的惨痛教训（未完待续）
diexianxia7643的博客
07-15 163
题记:只有痛才能让人铭记！痛促进进步~ 1. strncpy，大家都知道要做安全检查，可是谁都有嫌麻烦的时候，尤其是自己很自信不会产生溢出的时候，可能不会坑了自己，却会坑了使用这段代码的人。所以，1.任何时候都不要怕麻烦，安全检查必不可少，这个疏忽在工程上会存在很大隐患；2.在使用公共代码时，留意这类溢出函数（strcpy、strcat、sprintf（及其同类 vsprintf ）...
关于C语言和C++的几个教训
Themess的博客
05-20 153
1、纯C以下for是错误的： for(int i=0;i<n;i++) 正确写法： int i; for(i=0;i<n;i++) 2、纯C结构体不方便写成员函数，本身也没有成员函数。 错误写法： typedef struct STU{ int a=0; int s=0; void sum(); }; void STU::sum() { s=s+a; } 正确写法： typedef struct STU{ int a=0; int b=0; } void s
C/C++编程教训----'=='判断条件
一个程序员的修炼之路
04-22 1340
程序质量保证个人谈一谈项目代码质量保证主要来源于以下几个方面： 程序员的经验，防御性的避免一些错误/坑。 单元测试： 单元测试应该是测试中最细粒度的测试，这个测试一般来说贯穿了整个开发以及后期维护；它能够保证到每一个函数/功能的健壮性，从而提高代码的整体质量。 测试自动化: 测试自动化，应该来说至少应该包括了单元测试和功能测试自动化。 在开发或者维护过程中，在修改代码后，能够迅速的使用自动化测试进行
跟我学C++中级篇——C++编码的几点建议
fpcc的专栏
02-10 1137
C++是一门较难学习和使用的语言，对于初中级开发者来说，养成一个好的编码习惯，对自己和对团队都有着非常大的益处。尤其是对于开发者自己，不断的学习和适应不同风格的团队，养成自己的一套原则体系，然后再根据实际的情况动态处理即可。而在学习不同的优秀框架时，开发技术的提高其实也在潜移默化的影响着自己对编程风格的灵活适应性；而不同的风格下见到不同的大牛们的代码，同样反过来也影响自己在某一时期的编码的形式。形式是表象，内容是根本。二者互相影响，正如佛家所说“相由心生”。
The Design and Evolution of C++(高清文字非影印版本)
12-15
在《C++的设计与演化》一书中，Stroustrup探讨了以下几个关键知识点： 1. **C++的历史背景**：书中详细介绍了C++是如何从C语言发展而来的，包括为何需要一种新的语言来弥补C的不足，以及C++最初的设计目标。 2. **...
c++实验1，类与对象实验和实验报告黑大，c++语言编写
07-22
在实现这些方法时，我们需要注意以下几点： 1. **内存管理**：由于集合的大小可能变化，我们需要动态调整数组的大小。在添加元素时，如果当前容量不足，我们需要扩展数组；在删除元素后，如果数组大部分为空，可以...
C++程序设计：高级语言程序设计期末大作业（飞机大战）完整源码+详细项目报告.zip
05-31
通过这份源码和详细的项目报告，我们可以深入探讨C++程序设计的关键知识点。 首先，让我们关注C++的基础知识。C++是一种静态类型的、编译式的、通用的、大小写敏感的、不仅支持过程化编程，也支持面向对象编程的...
罗剑锋的C++实战笔记1-把C++从“神坛”上拉下来
qq_53280238的博客
06-20 530
所以，接到极客时间的邀请之后，我决定写这样一个能够担当“入职导师”“引路人”角色的课程，从庞大的 C++ 里裁剪出一个精致的子集，挑选出最适合你自己的 C++ 特性。不断膨胀的核心语言加上庞大的标准库，让学习、使用 C++ 的门槛无形中提高了很多，不仅 C++“新手”学起来很难，就连 C++“老手”也会觉得，用好它并不是一件容易的事情。既然要当“入职导师”，那我的目标就是一切从实际出发，只讲实实在在、脚踏实地的 C++ 知识，而不会讲那些“高深”的理论和“玄乎”的技巧，更不会去教你那些“屠龙之术”
测试经验教训
lemon_linaa的博客
02-29 415
描述： 最近为客户做了一套系统，主要是数据的录入以及数据的业务流转，在客户运行阶段，出现基本且严重性质问题： 1、小数位取值不准确，输入5.1，显示值为5.09 2、保存数据时某字段值与其他字段值显示为同一值，即所保存的值不为输入的值 问题点： 1、测试时页面填写的字段多达二十三个，输入的数据都为随机输入，该项目更多的侧重测试业务流程，未关注到数据值的存储是否正确，造成最基本的数据录入-...
惨痛的教训，编译程序时一定要注意c运行时库的选择
移动开发记录
10-07 163
关于c运行时库的基本知识可以自行google。 基本上我们进行选择的c运行时库有4个，对应于vc中c/c++---Code Generation--Runtime Library中的4个标志。 MultiThread(static link) libcmt.lib Debug multiThread(static link) libcmtd.lib MultiThread(dynami...
【java毕业设计】喀什美食订餐网源码（ssm+mysql+说明文档+LW+PPT）.zip
最新发布
08-13
基于SSM框架的喀什美食订餐网的前台包含了用户注册、菜品列表、菜品排行、在线点餐和菜品收藏功能，下面是对这些功能的详细介绍： （1）用户注册功能：允许新用户创建自己的账户，并提供基本信息如用户名、密码等。注册完成后，用户可以登录到系统中进行后续操作。 （2）菜品列表功能：展示了所有可供选择的菜品，每个菜品都配有详细的描述、图片和价格等信息。用户可以通过搜索功能快速找到自己感兴趣的菜品，也可以按照分类或关键词进行筛选和排序。 （3）菜品排行功能：显示了当前最受欢迎或高评分的菜品，帮助用户挑选热门菜品，并参考其他用户的评价和推荐。 （4）在线点餐功能：允许用户在浏览菜品后直接下单，选择餐厅、菜品数量和其他相关选项。用户还可以添加特殊要求或备注，以满足个性化的需求。提交订单后，用户可以实时查看订单状态并付款。 完整前后端源码，部署后可正常运行！ 环境说明 开发语言：Java后端 框架：ssm，mybatis JDK版本：JDK1.8+ 数据库：mysql 5.7+ 数据库工具：Navicat11+ 开发软件：eclipse/idea Maven包：Maven3.3+ 部署容器：tomcat7.5+
电力电子仿真技术解析：MMC、HVDC与微电网的建模与应用
08-13
电力电子仿真领域的关键技术，重点讨论了模块化多电平换流器(MMC)仿真、高压直流输电(HVDC)仿真以及微电网仿真。首先，通过MATLAB Simulink环境构建MMC仿真模型，研究其工作原理和性能特点，特别是如何通过级联子模块实现高电压、低谐波的效果。其次，探讨了柔性直流输电(VSC-HVDC)仿真，涉及SPWM、NLM、CPS-PWM等调制技术的应用，展示了这些技术如何提升系统的灵活性和稳定性。最后，针对微电网仿真，模拟了风电、光伏、储能等多种能源形式的协同工作，优化微电网的设计和运行。 适合人群：从事电力系统研究的技术人员、高校师生及相关领域的研究人员。 使用场景及目标：适用于电力系统设计、优化和故障诊断的研究项目，帮助理解和掌握电力电子仿真技术的基本原理和实际应用。 其他说明：文中提供了部分MATLAB伪代码示例，便于读者理解和实践。同时鼓励进一步咨询和探讨相关话题，以深化对电力电子仿真的认识。
基于群智能算法优化随机森林分类预测的MATLAB实现及性能对比
08-13
利用多种群智能算法（如粒子群优化、阿基米德优化、黏菌优化、麻雀优化和狼群优化）对随机森林（RF）进行参数优化的方法及其MATLAB代码实现。重点讨论了每种算法的工作原理、代码片段及其实验效果。实验结果显示，在UCI乳腺癌数据集上，不同算法优化后的RF模型表现各异，其中麻雀算法优化的RF模型达到了最高的准确率95.7%。 适合人群：对机器学习尤其是随机森林算法有一定了解的研究人员和技术爱好者，熟悉MATLAB编程环境。 使用场景及目标：适用于希望提高随机森林模型分类预测性能的研究项目或应用开发。主要目标是通过引入不同的群智能算法来优化随机森林的关键参数（如树的数量和最小叶子节点数），从而提升模型的整体性能。 其他说明：文中还提供了一些实用的小技巧，例如可以先使用收敛速度快的算法确定大致参数区间，然后采用精度更高的算法进行细调。此外，作者提到可以通过私信获取最新的混合优化方案。
C++课程设计报告文档解析
接下来，我们根据文件名“c++课设报告.doc”推测，这份报告文档可能包含了以下几个方面： 1. **项目介绍**：这可能包括项目的名称、背景、目标以及预期的结果。对于课程设计，项目介绍通常会很简短，并直接关联到...
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