异常问题

OOPhaisky 2006-06-02 05:47:06
先说一个大家都知道的现象(既然都知道,好像就没有必要说了,但是为了讨论方便,还是提一下吧,哈哈)。

如果一个局部对象的构造函数没有被成功调用(在执行构造函数时抛出了一个异常),那么在函数“栈展开”时应该不会调用此对象的析构函数,因为C++不会析构“不完整的对象”。如下:

class foo{
public:
int a;
foo() { a = 33; throw 1; }//构造函数中抛出异常
~foo() { cout << a << endl; }
};

void test(){
foo f;
}

void main(int argc, char **argv)
{
try{
test();
}
catch(...){
}
}
程序并不会显示“33”,因为在退出test()执行“栈展开”时并没有调用f的析构函数。
但是如果把foo构造函数中的"throw 1"转移到test函数的结尾处,运行结果就会显示“33”,说明此时编译器在“栈展开”时调用了“完整”对象f的析构函数。


我的问题是:编译器在退出test()执行“栈展开”时怎么知道栈中的f是“不完整的对象”?难道对象本身会带有某些“标记”来标识自己是“不完整”的?或者是通过其他的途径让编译器不去调用f的析构函数?

高手指教,谢谢
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OOPhaisky 2006-06-08
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我想应该是编译器作了一些“薄记”工作,比如利用某些数据结构标识哪些对象已经构造完成,但是具体的细节还是没有搞清楚。

帖子时间太久了,该结了,来者有分。
yuyuxiaoyu 2006-06-03
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继续!
sharpdew 2006-06-02
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对于你上面的程序,如果你把foo f; throw 1;直接写到main函数里面,也不会执行析构函数的,这就是为啥我说代码执行碰到异常就改变路径了。
sharpdew 2006-06-02
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按照你的说法,如果f的构造函数成功完成,那么编译器是用什么方法知道有这么一个对象呢?在符号表中作记录?
~~~~~~~~~~~~~~~
这个问题,你需要问编译器设计者是怎么处理的,我的意思是说所谓不完整是指程序执行时根据抛出异常与否来改变了执行路线,跳过了某些代码。并不是对象真的连地址都没有,毕竟对象是在编译的时候就给分配的空间(动态开辟的除外),而异常处理是在运行时的,这是不同的概念。
herman~~ 2006-06-02
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我的理解:
这好像是正常的吧:第一个:foo f;这里构造函数,马上抛出异常,对象没构造成功,何来析构?

第二个,说明对象已经构造成功,只要是合理的编译器都应该做析构
OOPhaisky 2006-06-02
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更正:

to sharpdew(风刃) :

按照你的说法,如果f的构造函数成功完成,那么编译器是用什么方法知道有这么一个对象呢?在符号表中作记录?
OOPhaisky 2006-06-02
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to sharpdew(风刃) :

按照你的说法,如果f的构造函数成功完成,那么编译器是用什么方法有这么一个对象呢?在符号表中作记录?
sharpdew 2006-06-02
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至于为啥把throw写到test函数的最后,就调用析构函数,那是因为f是局部变量,而且已经构造完整了,当系统在遇到throw并跳出函数之前就会清理此前的局部对象,也就调用了f的析构函数。
sharpdew 2006-06-02
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在构造对象的过程中抛出异常,那么也就是说对象没有构造成功,那么也就不存在所谓的对象本身会带有某些“标记”来标识自己是“不完整”的事情了,因为根本没有这个对象。编译器当然是不知道的,这是运行时的事情,也就是说程序执行到抛出异常的这个点上就跳转到别的地方执行了。
内容概要:本文围绕“阶梯碳下考虑P2G-CCS与供需灵活响应的IES优化调度”展开,基于Matlab平台构建综合能源系统(IES)在阶梯式碳交易机制下的优化调度模型。研究深度融合电制气(P2G)与碳捕集、利用与封存(CCS)技术,结合需求侧灵活响应机制,旨在提升系统的低碳运行能力与经济性。通过建立多能流耦合的优化模型,协调电力、天然气、热力等多种能源形式的协同调度,有效降低系统碳排放强度,并借助YALIMIP工具包调用求解器进行高效求解。文档提供了完整的代码实现、模型构建流程与结果分析方法,涵盖从问题建模到仿真实现的全过程,具备较强的可复现性与科研参考价值。; 适合人群:具备电力系统、能源系统或优化建模相关背景的研究生、高校教师及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、碳减排策略、P2G与CCS技术集成研究的专业人员,需熟练掌握Matlab编程与基本的数学规划知识。; 使用场景及目标:①用于研究阶梯式碳交易政策下综合能源系统的低碳经济调度策略;②支撑P2G-CCS技术与需求响应机制在IES中的仿真集成与性能评估;③作为撰写高水平学术论文(如EI/SCI收录)的技术基础与复现资源,推动碳中和背景下能源系统优化方向的创新研究。; 阅读建议:建议结合百度网盘提供的完整代码与资料包,按照模块逐步调试程序,重点理解目标函数的设计逻辑、碳交易成本的建模方式、约束条件的数学表达及求解器的配置方法,同时关注多能耦合设备的建模细节,配合公众号“荔枝科研社”获取持续的技术支持与案例拓展。
内容概要:本文系统研究了基于卷积神经网络(CNN)与支持向量机(SVM)融合的CNN-SVM混合模型在数据分类预测中的应用,尤其聚焦于工业故障识别领域。通过Matlab平台实现,该方法首先利用CNN强大的多层次特征提取能力对原始输入数据进行深度特征学习,自动捕获关键局部模式与空间结构信息,随后将提取的高层特征作为输入传递至SVM分类器,借助SVM在高维空间中小样本条件下卓越的分类性能与泛化能力完成最终判别任务。文中详尽阐述了模型的整体架构设计、网络参数配置、训练优化流程及特征迁移机制,充分结合了深度学习在特征表达上的优势与传统机器学习在分类决策上的稳健性。实验部分通过实际故障数据集验证了该混合模型相较于单一CNN或SVM模型在分类准确率、鲁棒性和抗过拟合能力方面的显著提升,证明了其在复杂故障诊断任务中的有效性与先进性; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习理论基础,熟悉Matlab编程环境,从事故障诊断、模式识别、智能制造、电力系统监控或工业数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术开发者; 使用场景及目标:① 应用于旋转机械、电力设备、航空航天等领域的多类别故障识别与状态监测;② 掌握深度特征提取与传统分类器融合的技术路径,提升小样本、高噪声环境下数据分类的精度与可靠性;③ 为撰写高水平学术论文、开展科研项目或工程实践提供可复现的算法框架与完整代码支持; 阅读建议:读者应深入理解CNN与SVM的协同工作机制,重点分析特征提取层与分类层之间的接口设计,建议动手运行并调试所提供的Matlab代码,尝试在不同数据集上进行迁移实验与参数调优,以全面掌握该混合模型的应用技巧与优化策略。

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