怎样用指针调用C++类中的函数?

AthlonxpX862id 2003-10-03 06:03:42
C中的我会写,但C++中的不会写,请大伙帮忙
C中是这样写的
using namespace std;
void ExportedFunction()
{
cout<<"ExportedFunction() has be transfer"<<"\n";
}
int _tmain(int argc, TCHAR* argv[], TCHAR* envp[])
{
typedef void (instruction)();
instruction * * lpFun=new instruction *[256];
lpFun[0]=&ExportedFunction;
(*lpFun[0])();

return 0;
}
上面C的形式我会写,但C++中类的函数我该怎样用指针调用啊?谢谢指教
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AthlonxpX86 2003-10-03
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对了,还有个小问题,如果我在类中用指针调用自身类中的函数,下面的写法有没有什么问题!(编译运行通过,但不知道是不是隐藏着什么不安全的问题,除了那个内存释放的问题)
using namespace std;

#include <iostream>
using namespace std;
class Export{
public:
typedef void (Export::*instruction)();
void test()
{
instruction * lpFun=new instruction [256];
lpFun[0]=(this->ExportedFunction);
(this->*lpFun[0])();
//delete[] lpFun;
}
void ExportedFunction()
{
cout<<"ExportedFunction() has be transfer"<<"\n";
}
};
int main()
{
Export ex;
ex.test();
return 0;
}

AthlonxpX86 2003-10-03
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谢谢,问题解决,结贴
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呵呵,我也发现了:)
在.net下一切正常,俺也不知道是哪的问题,请高手指教!
AthlonxpX86 2003-10-03
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谢谢楼上的朋友,我在VC中编译运行delete[] lpFun;居然发生了异常..........
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你要的是这个?
#include <iostream>
using namespace std;
class Export{
public:

void ExportedFunction()
{
cout<<"ExportedFunction() has be transfer"<<"\n";
}
};
int main()
{
typedef void (Export::*instruction)();
instruction * lpFun=new instruction [256];
lpFun[0]=&Export::ExportedFunction;
Export ex;
(ex.*lpFun[0])();
delete[] lpFun;
return 0;
}
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[坡道(ramp)] · 训练集:275 张 · 验证集:27 张 · 测试集:0 张 · 总计:302 张 该数据集聚焦于城市环境中各类建筑入口处的坡道设施,涵盖住宅、商铺、公共设施等多种场景,真实反映了无障碍通行设施在实际应用中的多样化形态。数据集中包含金属、橡胶、塑料等多种材质的坡道,以及不同尺寸、结构和安装方式的实例,充分体现了坡道在城市基础设施中的广泛部署与重要性。该数据集为城市智慧化管理、无障碍环境建设及公共安全监控提供了高质量的视觉基础支持。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 33 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6372** mAP50-95 | 0.3401 Precision | 0.6603 Recall | 0.6190 train/box_loss | 1.0569 train/cls_loss | 0.7307 val/box_loss | 1.6084 val/cls_loss | 1.9323 【训练过程分析】 33 轮训练后 mAP50 仅 0.6372,模型收敛不充分。Loss 曲线前期下降后进入平台期,mAP 提升缓慢。mAP50-95 为 0.3401,定位精度同样偏低。 【模型性能评估】 Precision 0.6603、Recall 0.6190,精度高于召回,存在一... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。

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