定义类实例的时候new base()和base b的区别 && non-scalar怎么翻译阿?

方紫涵 2011-04-06 09:40:11
1.)
class base
{};
int main()
{
base b;//这个实例和下面的产生实例的方法的区别是什么阿 ?
base *b2 = new base();//

return 0;
}


2)
这里面的这个翻译 non-scalar type怎么翻译阿 ?
base.cpp:11: error: conversion from ‘base*’ to non-scalar type ‘base’ requested
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shaotine_wu 2011-04-06
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这是两种不同的对象使用,主要是看自己实现的情况,没有一个特定的标准,不过用了new以后,一定要记得用delete析构对象。
無_1024 2011-04-06
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一般用new的话就要delete 没什么要求 如果你是定义指针的话 就用new一下
pengzhixi 2011-04-06
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这个没有标准,看需求。
方紫涵 2011-04-06
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[Quote=引用 2 楼 pengzhixi 的回复:]

base b;//b分配在栈上
base *b2 = new base();//b2在栈,b2所指对象在堆上。
[/Quote]

那应该提倡使用哪种阿 ?
pengzhixi 2011-04-06
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base b;//b分配在栈上
base *b2 = new base();//b2在栈,b2所指对象在堆上。

方紫涵 2011-04-06
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1)都应该是在堆里面分配把 ?或者是base b在栈里面?
方紫涵 2011-04-06
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[Quote=引用 9 楼 pathuang68 的回复:]

“conversion from ‘base*’ to non-scalar type ‘base’ requested”的意思:
要求提供从‘base*’到非标量数据类型‘base'的转换。
[/Quote]
说的棒极了 大哥!
pathuang68 2011-04-06
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“conversion from ‘base*’ to non-scalar type ‘base’ requested”的意思:
要求提供从‘base*’到非标量数据类型‘base'的转换。
pathuang68 2011-04-06
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[Quote=引用 7 楼 xwhbwas2008 的回复:]

引用楼主 xwhbwas2008 的回复:


2)
这里面的这个翻译 non-scalar type怎么翻译阿 ?
base.cpp:11: error: conversion from ‘base*’ t……


大家看看这个 non-scalar type怎么翻译阿 ?
[/Quote]

scalar在物理或者数学里面就是“标量”(即一个纯粹的数值)的意思。non-scalar type就是“非标量的数据类型”。

指针(base*)只是一个int,因此就是标量。
对象(base)不是一个简单的数值,因此就是非标量。
方紫涵 2011-04-06
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[Quote=引用楼主 xwhbwas2008 的回复:]


2)
这里面的这个翻译 non-scalar type怎么翻译阿 ?
base.cpp:11: error: conversion from ‘base*’ t……
[/Quote]

大家看看这个 non-scalar type怎么翻译阿 ?
内容概要:本文围绕2026年高教社杯全国大学生数学建模竞赛E题“SEM广告投放策略”,构建了一个涵盖诊断、分、优化与鲁棒决策的完整建模框架。基于某互联网公司142万元的SEM投放数据,文章从设计质量、关键词管理、出价预算和时间维度四个方面系统评估投放策略的合理性,揭示了消费集中、展位分层、工作日效应显著及假日效应分化等核心规律。提出基于成本—效益二维空间的五关键词划分模型(黄金词、重点词、潜力词、问题词、无效词),结合中位数分割与聚校验实现科学分。在此基础上,建立预算约束下的0-1整数规划模型,采用两阶段算法求解最优关键词选择与出价策略,实现单位注册成本下降约20%。进一步引入CVaR鲁棒优化框架,有效应对竞价、点击、转化等不确定性,提升策略在极端情景下的稳定性与抗风险能力。; 适合人群:具备一定数据分析与数学建模基础,参与数学建模竞赛或从事数字营销优化的研究人员与从业者,尤其适合高校本科生、研究生及企业数据分析师。; 使用场景及目标:①用于数学建模竞赛中广告投放问题的建模与求解;②为企业SEM广告投放提供科学的诊断、分与优化方法;③实现预算约束下的关键词选择与出价决策;④在不确定环境下提升广告投放策略的鲁棒性与抗风险能力。; 阅读建议:此资源不仅提供完整的建模思路与算法实现,还包含实际运行结果与策略输出模板,建议读者结合代码实践,深入理解模型构建逻辑,重点关注分规则设计、整数规划建模及鲁棒优化的实现过程,并尝试在似业务场景中进行迁移应用。
内容概要:本文研究了一种面向高维约束空间的多种群灰狼优化算法(MP-GWO),并将其应用于多无人机协同航迹规划问题中。通过引入多种群机制对标准灰狼优化算法进行改进,增强了算法的全局搜索能力,有效克服了早熟收敛问题,提升了在复杂高维非线性约束环境下的优化性能。文章系统阐述了算法的设计原理、收敛性理论分析及在多无人机路径规划中的性能保障机制,结合Matlab实现了完整的仿真验证,充分展示了该算法在路径安全性、避障能力、收敛速度与解的质量等方面的优越性。同时,研究深入探讨了动态环境下的协同规划策略与防撞机制,进一步提高了系统的鲁棒性与实际应用价值。; 适合人群:具备一定智能优化算法基础,从事无人机路径规划、群体智能优化、智能控制、运筹学或自动化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解决多无人机在复杂三维空间中的协同航迹规划与实时避障问题;②提升高维、强约束非线性优化问题的求解效率与稳定性;③为智能无人系统提供可扩展的优化框架与可靠的仿真验证工具; 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,重点关注多种群划分策略、种群间信息交换机制与约束处理方法的设计原理,并可通过调整参数或测试不同场景进行复现实验,以掌握其在实际工程问题中的应用技巧与优化能力。

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