这里的空悬指针哪里来的?

blijiang 2009-02-11 02:02:41
如下代码:
const Thing* last_accessed_thing;
void access(const Thing& t) {
// ...
last_accessed_thing = &t;
}

extern Thing get_a_thing();
void f() {
access(get_a_thing());
}
请问为何last_accessed_thing会变成空悬指针?为何get_a_thing会产生临时对象并被access()摧毁?
按照我的理解,access参数是个引用参数,直接取传入参数的地址,并不会产生临时对象。这样t的地址就是get_a_thing()的地址,last_accessed_thing就是get_a_thing()的地址,然而get_a_thing()并没有产生临时对象阿。
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「已注销」 2009-02-12
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No uniform answer.
Some said no temporary variable created, others said temporary objects created.
Some said the reason is for extern get_a_thing(), while others didn't mention this.
hmt.sysfixer.net 2009-02-12
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纠正一下:

如下代码:
const Thing* last_accessed_thing;
void access(const Thing& t) {
// ...
last_accessed_thing = &t;
}

extern Thing get_a_thing();
void f() {
access(get_a_thing());
}

这段代码确实不会产生临时对象,last_accessed_thing成为野指针的原因在于get_a_thing()这个函数返回的是局部对象,

Thing get_a_thing()
{
Thing thing;
return thing;
}

last_accessed_thing指向的是局部对象thing的地址。
yndfcd 2009-02-12
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虽然const引用会延长临时对象的生存期.但是只是延长到与const 引用一样长.

这里的const引用在access(get_a_thing());结束之后生存期也结束了.因此该临时对象析构了.
old-six-programmer 2009-02-12
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怎么突然整e文了
arong1234 2009-02-11
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hmt.sysfixer.net 2009-02-11
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如下代码:
const Thing* last_accessed_thing;
void access(const Thing& t) {
// ...
last_accessed_thing = &t;
}

extern Thing get_a_thing();
void f() {
access(get_a_thing());
}

关于上述代码可以分析一下:
首先,根据extern Thing get_a_thing(); 这个声明知道是值返回,那肯定会产生临时对象;
其次,临时对象的生命周期在这个access(get_a_thing()); 表达式中,等运行到下一行代码时,临时对象就会析构,
而last_accessed_thing指向的是临时对象的指针,故等临时变量失去作用域时肯定就会编程“野指针”;
lzh9955 2009-02-11
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oooooo
dongpy 2009-02-11
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const Thing* last_accessed_thing;
void access(const Thing& t) {
// ...
last_accessed_thing = &t;
}

extern Thing get_a_thing();
void f() {
access(get_a_thing());
}
================================================
get_a_thing()返回的临时对象,被绑定到const引用,只是延长了生命期,access返回后还是会自动析构的。
noowanda 2009-02-11
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[Quote=引用楼主 blijiang 的帖子:]
如下代码:
const Thing* last_accessed_thing;
void access(const Thing& t) {
// ...
last_accessed_thing = &t;
}

extern Thing get_a_thing();
void f() {
access(get_a_thing());
}
请问为何last_accessed_thing会变成空悬指针?为何get_a_thing会产生临时对象并被access()摧毁?
按照我的理解,access参数是个引用参数,直接取传入参数的地址,并不会产生临时对象。这样t的地址就是get_a_thing()的…
[/Quote]
1. 请问为何last_accessed_thing会变成空悬指针?
const Thing* last_accessed_thing; 因為你把last_accessed_thing所指的內容宣告成const了,初始值沒設的話就是為0.
2. access参数是个引用参数,直接取传入参数的地址,并不会产生临时对象?
access是call by value, 所以他是先產生临时对象,再取地址.
speeder53 2009-02-11
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mk
luxiaoxun 2009-02-11
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[Quote=引用 6 楼 deerwin1986 的回复:]
extern Thing get_a_thing();
此函数没有返回左值 怎么能取地址呢。。。
[/Quote]

应该是返回引用吧
deerwin1986 2009-02-11
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extern Thing get_a_thing();
此函数没有返回左值 怎么能取地址呢。。。
tangshuiling 2009-02-11
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产生零时对象并被绑定到常量对象引用上了
waizqfor 2009-02-11
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请问为何last_accessed_thing会变成空悬指针?为何get_a_thing会产生临时对象并被access()摧毁?

get_a_thing 声明就没有产生临时对象啊!~
yndfcd 2009-02-11
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mouse_xie 2009-02-11
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创建一个指针变量吧。。。
taodm 2009-02-11
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extern Thing get_a_thing();
这样申明的函数不产生临时变量,那还有什么是临时变量呢。
内容概要:本文围绕不确定环境下的多式联运路径优化问题展开研究,提出并实现了基于AFO算法、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的三种智能优化方法,并借助Matlab平台完成算法编程与仿真。研究构建了考虑时间、成本、转运风险等多重不确定因素的路径优化模型,系统比较了AFO、GA、PSO三种算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的表现,同时引入Matlab自带的全局优化搜索器作为基准对照,深入分析各算法在复杂物流网络中的适用边界与性能差异。研究表明,AFO算法在解决此类组合优化问题时展现出更快的收敛效率和更强的局部规避能力。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础与运筹优化知识,从事物流工程、交通运输规划、智能算法开发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多式联运、综合货运网络中的路径决策支持系统构建;②为不确定性条件下复杂路径规划问题提供智能算法选型依据与技术实现方案;③支持科研人员复现主流优化算法并开展横向性能对比实验,推动算法改进与实际落地。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析算法实现流程,重点理解目标函数设计、约束条件处理及参数敏感性分析部分,可通过调整问题规模与算法参数进行对比实验,进一步拓展至动态路径规划或大规模网络优化等延伸场景。
内容概要:本文研究了基于QLearning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,通过Matlab代码实现了控制算法的仿真验证。该方法融合强化学习的在线自适应能力与传统PID控制的稳定性优势,利用QLearning算法动态优化PID控制器的比例、积分、微分参数,以应对水下复杂流体环境、模型不确定性及外部干扰等挑战,从而提升AUV轨迹跟踪的精度、鲁棒性与动态响应性能。文中系统阐述了AUV的六自由度非线性动力学建模过程、QLearning算法的状态空间与动作空间设计、奖励函数构造及训练机制,并详细说明了PID参数自整定的闭环控制架构。仿真结果表明,相较于传统固定参数PID控制器,该智能控制策略在多种工况下均展现出更优的控制效果,有效抑制了超调,加快了响应速度,并增强了抗干扰能力。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习基础及Matlab/Simulink仿真能力,从事水下机器人、智能控制、海洋工程、自动化等领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于AUV、UUV等无人水下平台的高精度自主导航与运动控制;②为解决非线性、强耦合、时变系统的控制器参数自适应整定问题提供智能化解决方案;③作为强化学习与经典控制理论深度融合的技术范例,推动智能控制算法在海洋装备中的工程化应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法实现细节,重点剖析QLearning的状态-动作-奖励机制设计、PID参数更新逻辑及仿真对比实验结果,有条件者可在更复杂的动力学模型或实际硬件平台上进一步验证与优化算法性能。

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