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请大家举例不该使用"宏"或者应该少用"宏"的理由, 或者使用宏的好处.
alula
2003-06-28 02:02:35
只要是你想到的,就说说吧.
例如
宏的简单替换可能带来非预期的效果, 例:
#define min(n, m) ((n) < (m) ? (n) : (m))
int n = 7;
int m = 9;
min(++n, m); // 与函数调用的逻辑大不一致.
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请大家举例不该使用"宏"或者应该少用"宏"的理由, 或者使用宏的好处.
只要是你想到的,就说说吧. 例如 宏的简单替换可能带来非预期的效果, 例: #define min(n, m) ((n) < (m) ? (n) : (m)) int n = 7; int m = 9; min(++n, m); // 与函数调用的逻辑大不一致.
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jackx
2003-06-30
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宏很灵活,最大的优势是可以自由的生成代码。
这一点目前还没有其他的方式可以替代。
用来实现“消息映射”真的是再合适不过的了。
不仅仅是在MFC中用宏来实现“消息映射”,OWL也是。
所以,宏还是很有用的。
另一方面,宏的可读性较差,且在一些场合可以有其他的方式进行替代。
这时就可以考虑使用其他方式来实现。
比如说,使用CONST定义代替宏常量定义;使用(INLINE)函数代替宏函数定义。
alula
2003-06-30
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谢谢!
xueqt
2003-06-29
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同一楼上的
bauhaus
2003-06-29
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做你想做的
表达你想表达的
宏善用者为之
alula
2003-06-29
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++坏处,宏代码稍微长一点就不美观.
问题是,同事在系统中大量的使用了宏.
他们都是MFC好手,经常用MFC 的证明宏的方便,并大量的模仿之.
我希望收集多一些的观点,希望少用或尽量别用.希望用实际使用经验来比较一下.
好象我们经常是表现的顽固的,
积木
2003-06-28
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就是你这个例子了
diggest = x[0];
diggest = min(diggest,x[i++]);
这个式子将会产生什么结果呢?这个宏展开是什么样子呢?
((diggest) < (x[i++]) ? (x[i++]) : (diggest));
看到了吧,你的本意是返回 diggest,x[i++] 中的一个东西,但是它却在返回之前
i自增了两次,它就可能返回x[2]
而不是意向中的x[1]
to leslin(我是程序员我怕谁)
MS之所以用宏是因为那个时候标准C++没有类型识别技术
MS只好自己做了,虽然对初学者不是很容易,但是相当的精巧
堪称是宏的极至了
马老哈
2003-06-28
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宏的坏处嘛,你看看,mfc的程序很容易读懂吗,哈哈
pzytony
2003-06-28
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还有,define易写错
如:#define PI 3.1415926;
pzytony
2003-06-28
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常数定义尽量用 const 代替 define
因为 define 只是简单替换,它不检查。
idontlikenickname
2003-06-28
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没有类型检查的功能~
大量使用宏定义被认为是不标准的用法,
这也就是为什么MFC中的BEGIN_MESSAG_MAP()等饱受非议的原因~~
MaiCle
2003-06-28
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好多啊。你看看《effective C++》吧。
本项目覆盖 Arduino 核心技能:模拟 / 数字传感器读取、I2C 通信、执行器控制、逻辑判断
Arduino智能硬件开发实战项目
2021年西安电子科技大学计算机专业C程序设计课程大作业项目集合_包含2020级大一下学期所有学生需完成的C语言编程任务不同教师布置的多样化作业题目最终综合性大作业设计代码参.zip
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基于二进制粒子群优化(BPSO)最佳PMU位置(OPP)配置研究(Matlab代码实现)
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【GPU并行计算】基于CUDA纹理内存的二维数据访问优化:图像处理与卷积运算高性能计算系统设计
内容概要:本文深入讲解了CUDA纹理内存的原理及其在优化具有空间局部性的二维数据访问中的应用。文章首先介绍纹理内存的技术背景,包括其硬件级缓存机制、对空间局部性的支持、自动边界处理和硬件加速插值等优势,并列举其在图像处理、计算机视觉、科学计算和深度学习中的典型应用场景。随后详细剖析了纹理内存的硬件架构、访问模式优化机制及现代纹理对象API的
使用
方法。通过高斯模糊这一典型案例,完整展示了从纹理对象创建、核函数实现到主机端集成的全流程,并对比了纹理内存与全局内存的性能差异,实测显示纹理内存可带来显著加速(约2.19倍)。文章还介绍了多项高级优化技巧,如
使用
线性插值、cudaArray内存布局、多通道向量读取以及共享内存协同策略,并提供了编译、运行、性能分析和常见问题排查的实用指南。最后总结了适用场景判断标准并指出了进一步学习的方向。; 适合人群:具备一定CUDA编程基础的研发人员,熟悉GPU内存模型和C/C++语言,从事高性能计算、图像处理或深度学习底层开发的技术人员;
使用
场景及目标:①优化图像卷积、模糊、缩放等二维空间数据访问密集型任务的性能;②掌握如何利用纹理内存提升GPU程序缓存命中率、降低内存延迟、减少分支发散;③学习现代CUDA纹理对象API的最佳实践及性能调优方法; 阅读建议:此资源强调理论与实践结合,建议读者在支持计算能力3.0以上的GPU环境中动手编译运行示例代码,
使用
Nsight系列工具进行性能剖析,并尝试修改纹理参数(如filterMode、addressMode)观察行为变化,以深入理解纹理内存的工作机制。
gaojingyuan001_JavaEEDemo_28308_1770562181477.zip
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