C++析构顺序,有点出乎意料

soloproc 2014-10-16 12:55:14
为什么下面析构时,b、a的析构函数没有被调用???
《深度探索C++对象模型》中讲过,先调用自己的析构函数,再调用成员变量的析构函数,最后调用父类的析构函数。
以下代码的输出,有点超乎我的理解范围,求解,求相助!
#include "stdafx.h"
#include
#include
using namespace std;

class A
{
public:
A()
{
puts("In A");
}
~A()
{
puts("Out A");
}
};

class B
{
public:
B()
{
puts("In B");
}
~B()
{
puts("Out B");
}
};

class X
{
public:
X()
{
puts("In X");
}
~X()
{
puts("Out X");
}
virtual void test()
{
puts("test in X");
}
};

class C:public X
{
public:
C(): b(), a()
{
puts("In C");
}
~C()
{
puts("Out C");
}
virtual void test()
{
puts("test in C");
}
private:
A a;
B b;
};

int main()
{
X* p = new C;
p->test();
delete p;
return 0;
}
...全文
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勤奋的小游侠 2014-10-16
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delete p;你删除的是X类指针,X类本身已经是父类了。有什么问题吗? 你要是想让析构函数也能根据实际的指向对像调用,显然是要将它声明成虚函数才行。
赵4老师 2014-10-16
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理解讨论之前请先学会如何观察! 计算机组成原理→DOS命令→汇编语言→C语言(不包括C++)、代码书写规范→数据结构、编译原理、操作系统→计算机网络、数据库原理、正则表达式→其它语言(包括C++)、架构…… 对学习编程者的忠告: 多用小脑和手,少用大脑、眼睛和嘴,会更快地学会编程! 眼过千遍不如手过一遍! 书看千行不如手敲一行! 手敲千行不如单步一行! 单步源代码千行不如单步Debug版对应汇编一行! 单步Debug版对应汇编千行不如单步Release版对应汇编一行! 单步类的实例“构造”或“复制”或“作为函数参数”或“作为函数返回值返回”或“参加各种运算”或“退出作用域”的语句对应的汇编代码几步后,就会来到该类的“构造函数”或“复制构造函数”或“运算符重载”或“析构函数”对应的C/C++源代码处。 VC调试时按Alt+8、Alt+7、Alt+6和Alt+5,打开汇编窗口、堆栈窗口、内存窗口和寄存器窗口看每句C对应的汇编、单步执行并观察相应堆栈、内存和寄存器变化,这样过一遍不就啥都明白了吗。 对VC来说,所谓‘调试时’就是编译连接通过以后,按F10或F11键单步执行一步以后的时候,或者在某行按F9设了断点后按F5执行停在该断点处的时候。 (Turbo C或Borland C用Turbo Debugger调试,Linux或Unix下用GDB调试时,看每句C对应的汇编并单步执行观察相应内存和寄存器变化。) 不要迷信书、考题、老师、回帖; 要迷信CPU、编译器、调试器、运行结果。 并请结合“盲人摸太阳”和“驾船出海时一定只带一个指南针。”加以理解。 任何理论、权威、传说、真理、标准、解释、想象、知识……都比不上摆在眼前的事实! 有人说一套做一套,你相信他说的还是相信他做的? 其实严格来说这个世界上古往今来所有人都是说一套做一套,不是吗? 不要写连自己也预测不了结果的代码!
ri_aje 2014-10-16
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X 需要虚析构函数。
brookmill 2014-10-16
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我用g++编译楼主的代码,有一个警告: test.cpp: In function ‘int main()’: test.cpp:73:9: warning: deleting object of polymorphic class type ‘X’ which has non-virtual destructor might cause undefined behaviour [-Wdelete-non-virtual-dtor] delete p; ^
brookmill 2014-10-16
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这里调用的是X的析构函数而不是C的。 X的析构函数应该声明为virtual虚函数,这样delete p的时候就可以正确的调用C的析构函数了。
内容概要:本文系统研究了Picard迭代法在非线性常微分方程参数估计中的应用,深入阐述了该方法的数学原理及其在参数辨识中的收敛性与稳定性优势。通过构建最小化误差的目标函数,并结合数值积分技术,采用迭代方式逐步逼近系统的真实参数值,有效解决了非线性动态系统中因缺乏解析解而难以进行精确建模的问题。文中提供了完整的Matlab代码实现,涵盖模型定义、迭代求解、参数更新与结果可视化等关键环节,增强了方法的可操作性与工程实用性。研究通过典型非线性系统案例验证了算法的有效性,展示了其在科学计算与工程建模中的良好适应性与推广潜力。; 适合人群:具备常微分方程理论、数值分析基础及Matlab编程能力,从事系统建模、参数辨识、动力学仿真等相关方向的研究生、科研人员和工程技术开发者。; 使用场景及目标:①解决实际工程中非线性微分方程模型的未知参数估计问题;②深入理解Picard迭代法在科学计算中的实现机制与数值特性;③为学术论文复现、科研项目开发或课程设计提供可运行、易调试的技术方案与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合文中的数学推导与Matlab代码逐行分析,重点关注迭代流程、目标函数构造与数值积分的耦合实现,通过修改模型结构或噪声条件进行扩展实验,以深化对算法鲁棒性与适用边界的理解。配套资源可通过指定公众号和网盘链接获取,推荐同步学习以加速科研进程。
内容概要:本文详细介绍了一种基于多尺度集成极限学习机(Extreme Learning Machine, ELM)的回归方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过构建多尺度特征表示与集成学习机制,有效提升了ELM在处理非线性、高维复杂数据时的预测精度与模型鲁棒性,特别适用于时间序列回归任务。文档不仅阐述了算法的核心原理与技术流程,还系统展示了其在风电功率预测等工程场景中的应用潜力。同时,文中附带了丰富的科研仿真案例集合,涵盖智能优化算法、深度学习、信号处理、电力系统调度等多个前沿方向,体现了多学科交叉融合的技术优势与实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程能力,从事科学研究或工程应用的研究生、科研人员及工程技术开发者,尤其适合专注于机器学习、智能算法优化、新能源预测与电力系统建模等相关领域的专业人员。; 使用场景及目标:①用于风电、光伏、负荷等时间序列数据的高精度回归预测任务;②为科研工作者提供可复现的多尺度集成ELM模型代码框架,支持快速算法验证与二次开发;③满足实际工程项目中对高效建模、实时预测与智能决策的技术需求。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码进行动手实践,深入理解多尺度特征构造与集成策略的设计思想,同时可参考文档中其他相关算法案例进行横向比较与综合应用,以提升整体科研创新能力。

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