【交流学习】MyString的几个问题

brk1985 2011-07-21 10:00:48
1. MyString中运算符=重载,返回MyString类对象的引用,这里为什么要使用引用?能具体讲讲吗?

2. 输入输出运算符>>、<<重载,为什么要使用友元函数?

2. 书上说友元函数(运算符重载函数为友元函数)不能范围MyString类私有成员,由于重载了操作符[],可以通过下标索引访问。友元函数不是能通过对象名访问类私有成员的吗?
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KWDIWT 2011-07-21
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[Quote=引用 4 楼 brk1985 的回复:]

引用 1 楼 luciferisnotsatan 的回复:
MyString 是什么?

1 不返回引用,会产生一个临时变量。如果返回指针,那么 a=b=c这种连等没法写了。
2 不用友元,访问不了私有成员。那就没意义了


不用友元、可以作为类成员函数呀。。。发现作为类成员函数不可取,使用重载后的<<运算符,<<(cout,str2);运行也是有问题,也不符合习惯思维。。。第三个……
[/Quote]

要是定义为类的成员函数,左操作数只能是该类类型的对象,这个用法与某些操作符使用方式相反(如输出操作符), 输出操作符左操作数必须为ostream类型...
brk1985 2011-07-21
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[Quote=引用 1 楼 luciferisnotsatan 的回复:]
MyString 是什么?

1 不返回引用,会产生一个临时变量。如果返回指针,那么 a=b=c这种连等没法写了。
2 不用友元,访问不了私有成员。那就没意义了
[/Quote]

不用友元、可以作为类成员函数呀。。。发现作为类成员函数不可取,使用重载后的<<运算符,<<(cout,str2);运行也是有问题,也不符合习惯思维。。。第三个问题是不是书本上的问题,友元函数肯定能通过对象名访问类私有成员char* str呀?
至善者善之敌 2011-07-21
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[Quote=引用 1 楼 luciferisnotsatan 的回复:]
MyString 是什么?

1 不返回引用,会产生一个临时变量。如果返回指针,那么 a=b=c这种连等没法写了。
2 不用友元,访问不了私有成员。那就没意义了
[/Quote]

+++1 正解
brk1985 2011-07-21
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[Quote=引用 1 楼 luciferisnotsatan 的回复:]
MyString 是什么?

1 不返回引用,会产生一个临时变量。如果返回指针,那么 a=b=c这种连等没法写了。
2 不用友元,访问不了私有成员。那就没意义了
[/Quote]

MyString ,,,编程对String类的实现。。。
luciferisnotsatan 2011-07-21
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MyString 是什么?

1 不返回引用,会产生一个临时变量。如果返回指针,那么 a=b=c这种连等没法写了。
2 不用友元,访问不了私有成员。那就没意义了
brk1985 2011-07-21
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[Quote=引用 7 楼 kwdiwt 的回复:]
不能范围MyString类私有成员 //是什么意思?
[/Quote]

访问。。。搜狗输入法问题。。。
KWDIWT 2011-07-21
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不能范围MyString类私有成员 //是什么意思?
brk1985 2011-07-21
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第三个问题没人回答下吗???
内容概要:本文提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA)优化的CNN-BiGUR-Attention混合模型,用于提升短期风电功率预测的精度与稳定性,采用Matlab实现代码仿真。该模型融合卷积神经网络(CNN)提取输入数据的局部空间特征,利用双向门控循环单元(BiGUR)捕捉风速、功率等时间序列的前后向动态依赖关系,并引入注意力机制自适应强化关键时间步的特征权重,从而增强模型对非平稳风电数据的表征能力;进一步,采用OOA算法对模型超参数进行全局寻优,有效提升模型收敛速度与泛化性能。研究基于实际风电场历史数据开展实验验证,结果表明,该方法相较传统模型在预测精度、鲁棒性和误差抑制方面表现更优,适用于高比例可再生能源接入背景下的电力系统调度需求。; 适合人群:从事新能源发电预测、电力系统优化调度、智能算法与深度学习融合应用等方向的科研人员及工程技术人员,尤其适合具备Matlab编程能力、熟悉时间序列建模与深度学习框架的研究者。; 使用场景及目标:①实现风电场短期功率高精度预测,支撑电网安全稳定调度与能量管理;②为深度学习模型结构设计与智能优化算法联合调参提供实践范例;③推动人工智能技术在可再生能源预测、智能电网运行等领域的落地应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码深入理解CNN-BiGUR-Attention网络架构搭建、注意力机制实现方式及OOA优化流程,重点关注数据预处理、模型训练与参数调优细节,可通过替换不同风电数据集进行对比实验,进一步掌握模型迁移能力与适应性。

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