拷贝构造函数的浅层研究

本文深入探讨了拷贝构造函数的意义及其实现细节,包括浅拷贝与深拷贝的区别,以及如何正确实现拷贝构造函数以避免内存管理错误。同时,文章提供了具体的代码示例,展示了在不同情况下拷贝构造函数的调用机制。

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拷贝构造函数意义:复制已有对象,来构造新对象
收获:
1.用已有对象来初始化新对象,使用的是拷贝构造函数【类名(const 类名& 对象)】,而不是默认构造函数【类名()】。
2.默认拷贝构造函数(浅拷贝),是字节对字节的完全复制,连指针内容也一起复制,所以会造成两个对象内的指针(若有的话)对同一块内存都有管辖权,使得同块内存发生两次析构而出错。
3.深拷贝构造函数是对象对对象的复制,连同原对象管辖的内存数据也复制一份,所以新对象可以完全独立。
4.简单类型的赋值或者初始化(A a(1)),编译器默认生成的拷贝构造函数足够使用,当对象内部具有指针时,需要自己写拷贝构造函数。
5.“=”赋值时,调用浅拷贝构造函数,除非对“=”操作符重载;
6.拷贝构造函数调用情况:1值传递;2类型转换的中间变量;3函数返回;
7.总之,若要完全深拷贝,1需要自己写好拷贝构造函数,2且对“=”符号重载到新的拷贝构造函数。

不足:
1.尚未明白操作符重载方法。

#include<iostream>
using namespace std;

class CE
{
public:
	int length;
	int* list;
public:
	CE(){length=0;list=nullptr;};
	CE(int len,int* tsList)
	{
		length=len;
		list=new int[length];
		for(int i=0;i<length;i++){
			list[i]=tsList[i];
		};
		//cout<<"constructed function"<<endl;
	};
	CE(const CE& old){
		length=old.length;
		list=new int[length];
		for(int i=0;i<length;i++){
			list[i]=old.list[i];		
		};
		
	};
	~CE(){delete[] list;list=nullptr;cout<<"析构结束"<<endl;};
};
//尝试默认拷贝构造函数是否是浅拷贝,方法为使用一个内部成员为指针的对象来初始化一个新对象,看新对象的指针内容是否与原对象相同,相同为浅拷贝
//写自己的拷贝构造函数,重新分配内存区域

int main()
{
	int length=2;
	int* ts=new int[length];
	for(int i=0;i<2;i++){ts[i]=i+5;};
	cout<<"以下是深拷贝版构造函数初始化的结果"<<endl;
	CE ce(length, ts);
	cout<<"ts:\t\t"<<ts<<endl;
	cout<<"ce.list:\t"<<ce.list<<endl;
	CE ce1=ce;
	CE ce2;
	ce2=ce;
	cout<<"ce1.list:\t"<<ce1.list<<endl;
	cout<<"ce2.list:\t"<<ce2.list<<endl;
	cin.get();
	return 0;
};

可以用ce1的list指针是否改变来看,是浅拷贝还是深拷贝

在这里插入图片描述

内容概要:本文围绕直流微电网中带有恒功率负载(CPL)的DC/DC升压转换器的稳定控制问题展开研究,提出了一种复合预设性能控制策略。首先,通过精确反馈线性化技术将非线性不确定的DC转换器系统转化为Brunovsky标准型,然后利用非线性扰动观测器评估负载功率的动态变化和输出电压的调节精度。基于反步设计方法,设计了具有预设性能的复合非线性控制器,确保输出电压跟踪误差始终在预定义误差范围内。文章还对比了多种DC/DC转换器控制技术如脉冲调整技术、反馈线性化、滑模控制(SMC)、主动阻尼法和基于无源性的控制,并分析了它们的优缺点。最后,通过数值仿真验证了所提控制器的有效性和优越性。 适合人群:从事电力电子、自动控制领域研究的学者和工程师,以及对先进控制算法感兴趣的研究生及以上学历人员。 使用场景及目标:①适用于需要精确控制输出电压并处理恒功率负载的应用场景;②旨在实现快速稳定的电压跟踪,同时保证系统的鲁棒性和抗干扰能力;③为DC微电网中的功率转换系统提供兼顾瞬态性能和稳态精度的解决方案。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论推导和算法实现,还通过Python代码演示了控制策略的具体实现过程,便于读者理解和实践。此外,文章还讨论了不同控制方法的特点和适用范围,为实际工程项目提供了有价值的参考。
内容概要:该论文介绍了一种名为偏振敏感强度衍射断层扫描(PS-IDT)的新型无参考三维偏振敏感计算成像技术。PS-IDT通过多角度圆偏振光照射样品,利用矢量多层光束传播模型(MSBP)和梯度下降算法迭代重建样品的三维各向异性分布。该技术无需干涉参考光或机械扫描,能够处理多重散射样品,并通过强度测量实现3D成像。文中展示了对马铃薯淀粉颗粒和缓步类动物等样品的成功成像实验,并提供了Python代码实现,包括系统初始化、前向传播、多层传播、重建算法以及数字体模验证等模块。 适用人群:具备一定光学成像和编程基础的研究人员,尤其是从事生物医学成像、材料科学成像领域的科研工作者。 使用场景及目标:①研究复杂散射样品(如生物组织、复合材料)的三维各向异性结构;②开发新型偏振敏感成像系统,提高成像分辨率和对比度;③验证和优化计算成像算法,应用于实际样品的高精度成像。 其他说明:PS-IDT技术相比传统偏振成像方法具有明显优势,如无需干涉装置、无需机械扫描、可处理多重散射等。然而,该技术也面临计算复杂度高、需要多角度数据采集等挑战。文中还提出了改进方向,如采用更高数值孔径(NA)物镜、引入深度学习超分辨率技术等,以进一步提升成像质量和效率。此外,文中提供的Python代码框架为研究人员提供了实用的工具,便于理解和应用该技术。
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