【C++】 ----- 运算符重载

本文介绍了C++中运算符重载的概念与实现方式,包括作为成员函数与非成员函数的重载形式,并列举了可重载与不可重载的运算符。

        C++中预定义的运算符的操作对象只能是基本数据类型。但实际上,对于许多用户自定义类型(例如类),也需要类似的运算操作,这时就必须在C++中重新定义这些运算符,赋予已有运算符新的功能,使它能够用于特定类型执行特定的操作。

        运算符重载是通过创建运算符函数实现的,运算符函数定义了重载的运算符将要进行的操作。运算符函数的定义与其他函数的定义类似,惟一的区别是运算符函数的函数名是由关键字operator和其后要重载的运算符符号构成的。

        运算符函数定义的一般格式如下:

   

<返回类型说明符> operator <运算符符号> (<参数表>)
   {

          <函数体>

   }

 运算符函数重载一般有两种形式:重载为类的成员函数重载为类的非成员函数。非成员函数通常是友元。(可以把一个运算符作为一个非成员、非友元函数重载。但是,这样的运算符函数访问类的私有和保护成员时,必须使用类的公有接口中提供的设置数据和读取数据的函数,调用这些函数时会降低性能。可以内联这些函数以提高性能。)

成员函数运算符

 运算符重载为类的成员函数的一般格式为:

    <函数类型> operator <运算符>(<参数表>)

        {

               <函数体>

        }

友元函数运算符

 运算符重载为类的友元函数的一般格式为:

    friend <函数类型> operator <运算符>(<参数表>)

     {

     <函数体>

    }
 重载运算符有哪些限制:
1) 并不是所有的运算符都可以重载。能够重载的运算符包括:

算术运算符:+,-,*,/,%,++,--;

位操作运算符:&,|,~,^,<<,>>

逻辑运算符:!,&&,||;

比较运算符:<,>,>=,<=,==,!=;

赋值运算符:=,+=,-=,*=,/=,%=,&=,|=,^=,<<=,>>=;

其他运算符:[ ] , () , -> , ,(逗号运算符) , new , delete , new[ ] , delete[ ] , ->* 

下列运算符不允许重载:.  ,  .*  ,  ::  ,  ?:


上述运算符中,[]是下标运算符,()是函数调用运算符。自增自减运算符的前置和后置形式都可以重载。
长度运算符sizeof、条件运算符: ?、成员选择符.、对象选择符.*和域解析运算符::不能被重载

2) 重载不能改变运算符的优先级和结合性

     对运算符重载不改变运算符的优先级和结合性,并且运算符重载后,也不改变运算符的语法结构,即单目运算符只能重载为单目运算符,双目运算符只能重载双目运算符。

3) 重载不会改变运算符的用法,原有有几个操作数、操作数在左边还是在右边,这些都不会改变。例如~号右边只有一个操作数,+号总是出现在两个操作数之间,重载后也必须如此。


4) 运算符重载函数不能有默认的参数,否则就改变了运算符操作数的个数,这显然是错误的。

5) 运算符重载函数既可以作为类的成员函数,也可以作为全局函数。


6) 箭头运算符->、下标运算符[ ]、函数调用运算符( )、赋值运算符=只能以成员函数的形式重载。
 

7)输出运算符<<,输入运算符>>只能重载为类的友元函数


编写运算符重载函数时,要清楚运算符重载本质就是重载函数,对于不同运算符,要清楚运算符的用法,理清楚返回值之间的关系。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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