关于C++priemr 和C++ primer plus中的一些疑惑

-bootblack- 2016-03-01 02:03:37
小弟粗略的翻过C++ primer plus,现在在看C++ permer
如下摘自<<C++ primer>>
即使一个常量静态成员数据成员在类内部初始化了,通常情况下也应该在类的外部定义下该成员.
同样的,在声明友元函数的时候,C++ primer也要求在类内声明之后,在类的外部也要重新申明.
而C++ primer plus则没有提及这一点,我在vs2010上编译它的例程,也是没有问题的
小弟很费解,恳请大神指教
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-bootblack- 2016-03-02
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引用 6 楼 lm_whales 的回复:
函数定义必须有函数体, 函数原型声明没有函数体 这点是函数和变量的不同之处。 而变量 声明,定义有时候形式相同,难以直接区别。 函数声明和定义 唯一 难以区别的是inline 函数。 inline 函数 虽然是定义,但是性质等同于声明(可以多处定义,可以放在头文件里)。 另外: 模板函数,由于是代码生成器性质的代码,所以 虽然是定义,也类似于声明,可以放在头文件里。 我想, <<C++ primer>> 对于函数定义和声明应该能够清晰的表达出来。 至于 C++ primer plus 没看过,听说有些地方,表达的不太完善
感谢大神指导~
lm_whales 2016-03-02
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函数定义必须有函数体, 函数原型声明没有函数体 这点是函数和变量的不同之处。 而变量 声明,定义有时候形式相同,难以直接区别。 函数声明和定义 唯一 难以区别的是inline 函数。 inline 函数 虽然是定义,但是性质等同于声明(可以多处定义,可以放在头文件里)。 另外: 模板函数,由于是代码生成器性质的代码,所以 虽然是定义,也类似于声明,可以放在头文件里。 我想, <<C++ primer>> 对于函数定义和声明应该能够清晰的表达出来。 至于 C++ primer plus 没看过,听说有些地方,表达的不太完善
-bootblack- 2016-03-02
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引用 4 楼 lm_whales 的回复:
没有听说过,个人感觉静态各种整型常量,在类内初始化以后,效果等同于 enum 常量 这种情况下, 类外初始化(定义)纯属多余,并且容易导致不一致(两处初始化), 还是一处为妙。 友元函数,作为类的接口, 在类内定义就好 除非由于各种原因,不适合在类内定义 类外定义友元函数,不仅仅是一种语法冗余, 而且定义时候,有各种不便之处需要处理。 感觉并非良策。
感谢大神,这里所说的定义其实是指函数原型的声明吧? 小弟初学,有些东西自己还不是很确定~
lm_whales 2016-03-01
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没有听说过,个人感觉静态各种整型常量,在类内初始化以后,效果等同于 enum 常量 这种情况下, 类外初始化(定义)纯属多余,并且容易导致不一致(两处初始化), 还是一处为妙。 友元函数,作为类的接口, 在类内定义就好 除非由于各种原因,不适合在类内定义 类外定义友元函数,不仅仅是一种语法冗余, 而且定义时候,有各种不便之处需要处理。 感觉并非良策。
fly_dragon_fly 2016-03-01
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C++11开始支持静态常量在类内部初始化
ztenv 版主 2016-03-01
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目前,世界上没有任何一款编译器完全支持C++标准,所以有时候验证不了的; 如楼上所讲:常量静态数据成员在声明的时候就可以初始化,写代码过程中很少见到在外部再定义一遍类的常量静态成员的。
幻夢之葉 2016-03-01
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静态成员不属于类对象,初始化只能在类外呀 类内初始化那是c++11以后才支持的吧
基于滑模SMC-PID的二自由度机械臂轨迹跟踪控制仿真(Simulink仿真、Matlab代码)内容概要:本文详细介绍了基于滑模SMC-PID的二自由度机械臂轨迹跟踪控制仿真研究,结合Simulink仿真与Matlab代码实现,旨在复现相关期刊论文的核心内容。文中重点探讨了滑模控制(SMC)与PID控制相结合的复合控制策略在机械臂轨迹跟踪中的应用,通过设计合理的滑模面与控制律,提升系统对参数不确定性及外部干扰的鲁棒性,同时利用PID调节增强控制精度与动态响应性能。仿真模型构建完整,涵盖机械臂动力学建模、控制器设计、轨迹规划与跟踪效果可视化等环节,验证了所提控制方法的有效性与优越性。; 适合人群:具备自动控制理论基础、熟悉Matlab/Simulink环境,从事机器人控制、机电一体化或相关方向研究的研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握滑模控制与PID融合的控制策略设计方法;②复现经典控制算法在机械臂轨迹跟踪中的仿真过程;③为科研项目或课程设计提供可参考的代码与实现框架; 阅读建议:建议读者结合文档目录顺序逐步学习,重点关注控制器设计原理与Simulink模块搭建细节,动手运行并调试配套代码,深入理解各参数对系统性能的影响,进而实现自主改进与优化。
内容概要:本文研究了一种在三维地形环境下基于Levy扰动粒子群优化(PSO)的无人机路径规划方法,旨在提升无人机在复杂地理环境中的自主导航能力与路径优化效率。通过引入Levy飞行机制对传统粒子群算法进行改进,增强了算法的全局搜索能力和跳出局部最优的能力,从而有效解决了无人机在三维空间中避障、能耗优化与路径最短化等多重约束下的路径规划难题。文中详细阐述了三维地形建模、适应度函数设计、Levy扰动策略融合及算法收敛性分析,并利用Matlab进行了仿真实验验证,结果表明该方法在路径平滑性、安全性与收敛速度方面均优于传统算法。; 适合人群:具备一定算法基础和Matlab编程能力,从事智能优化、无人机导航、路径规划等相关领域的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①应用于复杂地形下的无人机自主飞行任务,如灾害救援、地形勘测、军事侦察等;②为智能群体算法在高维空间优化问题中的改进与应用提供技术参考;③服务于高校与科研机构对智能优化算法的教学与实验仿真。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注Levy扰动机制与粒子群算法的融合方式,并可通过调整地形参数与约束条件进行二次实验,以掌握算法的适应性与优化潜力。

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