COM中的QueryInerface函数中为何要使用一个指向指针的指针?

guifang 2004-07-12 10:53:20


HRESULT _stdcall CA::QueryInterface(const IID& id,void** ppv)
{
if(id == IID_IUnknown)
{
trace("QueryInterface:Return pointer to IUnknown.");
*ppv = static_cast<IX*>(this);
}
else if(id == IID_IX)
{
trace("QueryInterface:Return pointer to IX.");
*ppv = static_cast<IX*>(this);
}
else
{
trace("QueryInterface:Interface not supported.");
*ppv = NULL;
return E_NOINTERFACE;
}
reinterpret_cast<IUnknown*>(*ppv)->AddRef();
return S_OK;
}

ppv 定义成指针不行吗,为何要用一个指向指针的指针?? 再就是reinterpret_cast与
static_cast有何区别??
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guifang 2004-07-12
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那上面的 reinterpret_cast<IUnknown*>(*ppv)->AddRef(); 用reinterpret_cast的目的是什么?
gracezhu 2004-07-12
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1.看看COM的原理和发展史,就知道为什么了
2.STATIC_CAST VERSUS REINTERPRET_CAST
static_cast 和 reinterpret_cast 操作符修改了操作数类型. 它们不是互逆的; static_cast 在编译时使用类型信息执行转换, 在转换执行必要的检测(诸如指针越界计算, 类型检查). 其操作数相对是安全的. 另一方面, reinterpret_cast 仅仅是重新解释了给出的对象的比特模型而没有进行二进制转换, 例子如下:

int n=9; double d=static_cast < double > (n);

上面的例子中, 我们将一个变量从 int 转换到 double. 这些类型的二进制表达式是不同的. 要将整数 9 转换到 双精度整数 9, static_cast 需要正确地为双精度整数 d 补足比特位. 其结果为 9.0. reinterpret_cast 的行为却不同:

int n=9;
double d=reinterpret_cast<double & > (n);

这次, 结果有所不同. 在进行计算以后, d 包含无用值. 这是因为 reinterpret_cast 仅仅是复制 n 的比特位到 d, 没有进行必要的分析.

因此, 你需要谨慎使用 reinterpret_cast.
kvls 2004-07-12
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1、因为需要返回的是指针,所以传送需使用指针的指针。
2、MSDN
内容概要:本文围绕“多主体综合能源系统+分布式ADMM研究”展开,系统阐述了交替方向乘子法(ADMM)在多主体综合能源系统的分布式优化应用,提供了完整的Matlab代码实现。研究聚焦于多利益主体之间的协同优化问题,通过建立合理的数学模型,采用ADMM算法实现去心化的求解架构,有效保障各主体的数据隐私性与决策自主性,同时提升整体系统的计算效率与优化性能。内容涵盖系统建模、优化问题分解、ADMM迭代求解流程、收敛性验证及结果分析,具有较强的理论深度与工程实践价值,适用于能源互联网、微电网群、园区综合能源系统等复杂场景的能量管理与协调调度。; 适合人群:具备电力系统分析、优化理论基础及Matlab编程能力的研究生、高校科研人员,以及从事综合能源系统规划、微电网优化、分布式能源管理等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多主体参与的综合能源系统能量管理与协同优化调度;②帮助读者深入理解ADMM算法的分解-协调机制及其在分布式优化的具体实现,支撑高水平学术论文复现、科研课题攻关或实际工程项目开发;③推动智能电网与能源互联网心化、隐私保护型优化调度技术的发展与落地; 阅读建议:建议读者结合文提供的Matlab代码进行动手实践,逐行调试并可视化关键变量的迭代过程,深入掌握ADMM算法的参数设置、收敛判据及数值稳定性处理技巧,并尝试将其拓展至电动汽车集群调度、多微电网互动、可再生能源消纳等其他分布式优化应用场景进行仿真验证。
内容概要:本文围绕三相不平衡配电网的静态与动态状态估计开展仿真研究,提出并实现了基于Matlab的完整仿真代码体系,旨在精确获取配电网在复杂运行工况下的电压、电流等关键状态变量。研究深入构建了适用于三相不平衡系统的数学模型,设计并实现了高精度的状态估计算法,重点引入自适应无迹卡尔曼滤波(AUKF)等先进滤波技术以提升动态估计的鲁棒性与准确性。通过在静态与动态两种典型场景下的仿真实验,系统性地验证了所提方法在应对量测噪声、数据缺失等实际问题时的有效性与优越性。该研究为未公开发表的创新性工作,兼具重要的理论前瞻性和工程应用潜力。; 适合人群:具备电力系统分析基础理论知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研院所的研究人员,以及从事智能配电网监控、调度自动化等相关领域的工程师。; 使用场景及目标:①作为教学与科研工具,深化对配电网状态估计基本原理、建模方法及先进算法实现的理解;②为开发新一代配电网高级应用软件(如能量管理系统EMS)提供可靠的算法原型和技术验证平台;③支撑高水平学术论文的撰写、科研项目的申报与关键技术攻关。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行同步学习与调试,重点关注三相不平衡建模、状态空间方程构建、AUKF算法实现流程及仿真结果的对比分析部分,以深刻理解算法细节与性能优势。

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