c++有哪些新特性并简单举例-[11,14,17,20,23]

C++的新特性随着版本的更新不断引入,以下是对C++11至C++23中一些主要新特性的概述及简单举例:

C++11

  • 自动类型推导(auto):编译器根据初始化表达式的类型自动推导变量的类型。

    • 示例auto a = 10; // 编译器会推导出a是int类型。
  • 范围for循环(Range-based for loop):提供了一种更简洁、安全的遍历容器和数组的方式。

    • 示例std::vector<int> numbers = {1, 2, 3, 4, 5}; for(int number : numbers) { std::cout << number << " "; }
  • 智能指针(Smart pointers):如std::unique_ptrstd::shared_ptr,自动管理内存生命周期,减少内存泄漏风险。

    • 示例std::shared_ptr<int> ptr = std::make_shared<int>(10);
  • Lambda表达式:允许在函数中定义匿名函数,简化函数对象的创建和使用。

    • 示例auto func = [](int y) { return x + y; };
  • nullptr:引入nullptr关键字,代表空指针,替代了传统的NULL宏。

    • 示例int* ptr = nullptr;
  • 右值引用和移动语义:通过右值引用(&&)和移动构造函数,实现资源的高效转移,避免不必要的拷贝操作。

    • 示例MyVector vec2 = std::move(vec1);
  • 统一初始化(Uniform Initialization):使用花括号{}进行初始化,使初始化语法更加一致和简洁。

    • 示例int x{1};

C++14

  • 泛型Lambda表达式:Lambda表达式可以使用auto关键字声明参数类型。

    • 示例auto func = [](auto y) { return x + y; };
  • 返回类型推导:函数返回类型可以使用auto关键字进行推导。

    • 示例auto add(int a, int b) { return a + b; }
  • 二进制字面量:使用前缀0b0B表示二进制数值。

    • 示例int binaryValue = 0b1010;

C++17

  • 结构化绑定(Structured bindings):可以将元组或其他复合类型的成员绑定到命名变量。

    • 示例auto [x, y] = std::make_pair(1, 2);
  • if constexpr语句:根据编译时条件选择性地编译不同代码块。

    • 示例if constexpr (condition) { /* compile-time true branch */ } else { /* compile-time false branch */ }
  • 折叠表达式(Fold expressions):简化了对参数包进行展开操作的语法。

    • 示例auto sum = (args + ...);

C++20

  • 概念(Concepts):用于对模板参数进行约束和限定,提供更清晰和可读性强的模板编程方式。

    • 示例template<typename T> concept Integral = std::is_integral_v<T>;
  • 协程(Coroutines):引入协程机制,简化异步编程。

    • 示例std::generator<int> generate_numbers() { co_yield 1; co_yield 2; }
  • 三向比较运算符(<=>):用于简化比较操作符的实现。

    • 示例bool compare(const MyType& a, const MyType& b) { return a <=> b; }
  • 范围(Ranges):提供了丰富的范围操作函数和算法,方便处理容器和范围。

    • 示例auto even_numbers = numbers | std::views::filter([](int n) { return n % 2 == 0; });

C++23

  • 新语言功能特性测试宏:用于检测编译器是否支持某些新特性。

  • 显式对象形参:允许在成员函数定义中显式指定*this的类型。

  • if consteval / if not consteval:根据编译时条件选择性地编译consteval或非consteval代码块。

    • 示例if consteval { /* compile-time code */ } else { /* runtime code */ }
  • 多维下标运算符:允许使用多维下标访问容器元素。

    • 示例v[1, 3, 7] = 42;

这些新特性极大地增强了C++的表达能力和编程效率,使得C++在现代软件开发中仍然保持着强大的竞争力。

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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