深复制体验(3)

本文通过一个简单的C++示例程序介绍了深复制的概念及其在内存管理中的应用。重点讲解了如何为类的数据成员分配独立的内存空间,并在析构函数中正确释放这些内存,避免内存泄漏。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

/*
* 程序的版权和版本声明部分:
* Copyright (c) 2013, 烟台大学计算机学院
* All rights reserved.
* 文件名称:test.cpp
* 作    者:周经纬
* 完成日期:2014年 4月 8日
* 版 本 号:v12.1
* 深复制体验
* 输入描述:无
* 问题描述:。
* 程序输出:
* 问题分析:略
* 算法设计:略
*/
#include<iostream>
#include<cstring>
using namespace std;
class A
{
private:
    char *a;
public:
    A(char *aa)
    {
        a = new char[strlen(aa)+1];  //(1)这样处理的意义在于:_/0也占一个字节
        strcpy(a,aa);  //(2)数据成员a与形式参数aa的关系:____a指向aa所指的空间
    }
    ~A()
    {
        delete []a;   //(3)这样处理的意义在于: 释放自己开辟的内存空间
    }
    void output()
    {
        cout<<a<<endl;
    }
};
int main()
{
    A a("good morning, code monkeys!");
    a.output();
    A b(a);
    b.output();
    return 0;
}

一不小心差点看成跟第一个一样的了,那算啥复制啊。哈哈

内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/手动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;手动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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