delete和delete[] 的区别

本文通过实例演示了C++中delete与delete[]的区别。对于基本数据类型,两者均可使用;但对于类对象数组,必须使用delete[]来确保每个对象都能正确调用析构函数。
hehe, a funny explanation, :-)
原文地址:delete和delete[] 的区别 作者:charles

[精彩] 求问delete和delete[] 的区别??

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http://www.chinaunix.net 作者:kingofhacker  发表于:2008-02-19 17:36:04

测了一下,好像没有区别,又想不起在什么地方能用到delete[],大家评论一下。

#include <iostream>;
#include "xercesc/dom/DOM.hpp"
int main(){

        char* pc = 0;
        char* pc2;
        int i = 21;
        pc = new char;
        std::cout<<(long)pc<<std::endl;
        delete pc;
        std::cout<<(long)pc<<std::endl;

        pc2 = new char;
        std::cout<<(long)pc2<<std::endl;

        return 0;
}

输出:
[root@ts xml]# ./a.out
134519536
134519536
134519536

地址没有变化,用delete[], delete都一样

 

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 whyglinux 回复于:2004-04-23 12:08:12

C++告诉我们在回收用 new 分配的单个对象的内存空间的时候用 delete,回收用 new[] 分配的一组对象的内存空间的时候用 delete[]。

楼主的这个问题提得很好。很多人注意到了这个问题,但是却不清楚为什么要这样做,不这样做行不行。

关于 new[] 和 delete[],其中又分为两种情况:(1) 为基本数据类型分配和回收空间;(2) 为自定义类型分配和回收空间。

对于 (1),上面提供的程序已经证明了 delete[] 和 delete 是等同的。但是对于 (2),情况就发生了变化。请看下面的程序。

#include <iostream>;
using namespace std;

class T {
public:
  T() { cout << "constructor" << endl; }
  ~T() { cout << "destructor" << endl; }
};

int main()
{
  const int NUM = 3;

  T* p1 = new T[NUM];
  cout << hex << p1 << endl;
  //  delete[] p1;
  delete p1;

  T* p2 = new T[NUM];
  cout << p2 << endl;
  delete[] p2;
}

 

大家可以自己运行这个程序,看一看 delete p1 和 delete[] p1 的不同结果,我就不在这里贴运行结果了。

从运行结果中我们可以看出,delete p1 在回收空间的过程中,只有 p1[0] 这个对象调用了析构函数,其它对象如 p1[1]、p1[2] 等都没有调用自身的析构函数,这就是问题的症结所在。如果用 delete[],则在回收空间之前所有对象都会首先调用自己的析构函数。

基本类型的对象没有析构函数,所以回收基本类型组成的数组空间用 delete 和 delete[] 都是应该可以的;但是对于类对象数组,只能用 delete[]。对于 new 的单个对象,只能用 delete 不能用 delete[] 回收空间。

所以一个简单的使用原则就是:new 和 delete、new[] 和 delete[] 对应使用。
 
 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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