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【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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【交流学习】MyString的几个问题
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???
智能体设计模式 Agentic Design Patterns
内容概要:本文系统介绍了智能体设计模式,旨在帮助开发者构建高效、可靠、具备目标导向能力的智能系统。文章从智能体的基本概念出发,阐述了其自主性、主动性、响应性和工具使用等核心特征,并强调了设计模式在解决智能体开发中常见挑战(如复杂任务分解、状态管理、多智能体协作)方面的关键作用。书中提炼了21种核心设计模式,涵盖基础执行(提示链、路由、并行化)、环境交互(工具使用、知识检索RAG)、自我提升(反思、异常处理)、协作通信(多智能体协作、A2A协议)及高级能力(规划、优先级排序、探索与发现)等多个层面。通过结合LangChain、Google ADK等主流框架的实战代码示例,详细展示了各模式的具体实现方法,最终阐明了如何将这些模式组合运用,以构建能处理复杂任务、具备自我纠错和持续优化能力的高级智能体系统。; 适合人群:具备一定人工智能和编程基础,从事AI应用开发、系统架构设计的研发人员,特别是希望深入理解并实践智能体系统构建的工程师和研究人员。; 使用场景及目标:①学习如何将大语言模型(LLM)从简单的文本生成器转变为能感知、决策、行动的智能体;②掌握构建多步骤、有状态、能调用工具、支持多智能体协作的复杂AI系统的方法;③解决智能体在真实环境中面临的可靠性、效率和安全性
问题
,如错误恢复、资源优化和人类监督。; 阅读建议:本书强调实践导向,建议读者在学习过程中结合代码示例进行动手实践,尝试在LangChain、LangGraph或Google ADK等框架中复现和调试各设计模式。同时,应着重理解不同模式之间的协同关系,思考如何将多种模式组合起来解决实际业务
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,而不仅仅是孤立地学习单个模式。
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