58、C++ 中的运算符重载与 string 类详解

C++ 中的运算符重载与 string 类详解

1. 引言

在 C++ 里,运算符重载是一项强大的特性,它能让 C++ 的运算符与类对象协同工作。例如, << 运算符既可以作为流插入运算符,也能作为按位左移运算符; >> 运算符既可以作为流提取运算符,又能作为按位右移运算符。这些运算符在 C++ 标准库中都经过了重载。

运算符重载并非自动完成,需要编写运算符重载函数来实现所需操作。通过重载运算符,能让代码更简洁、自然。接下来,我们会通过标准库的 string 类示例,展示重载运算符的使用,还会创建 PhoneNumber Date Array 等类,为它们重载运算符。

2. 使用标准库 string 类的重载运算符

以下代码展示了如何使用 string 类的重载运算符和一些有用的成员函数:

// Fig. 18.1: fig18_01.cpp
// Standard Library string class test program.
#include <iostream>
#include <string> 
using namespace std;

int main()
{
    string s1( "happy" );    
    string s2( " birthday" );
    string 
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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