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C++类进行深度复制。

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简介:
请设计并构建一个动态整型数组类Vect,其核心要求如下:首先,需实现构造函数的多重载能力,允许用户根据预定的元素数量创建初始值为零的整型数组,或者通过传入已有的内置整型数组来生成新的整型数组。其次,需要精心设计拷贝构造函数和析构函数,务必采用深拷贝的方式以确保数据的完整性和准确性。随后,设计公共成员函数用于访问指定位置的数组元素,同时实现下标越界检查机制,当发生越界情况时,应输出“out of boundary”提示。此外,需要提供一个公共成员函数来获取数组中元素的总数。最后,设计一个公共成员函数用于输出数组中的所有元素,这些元素之间用空格分隔开,并在末尾添加换行符进行分隔。在主函数中应按照以下步骤进行操作:(1)利用预定义的静态整型数组{1,2,3,4,5}构造一个数组对象v1,并通过用户输入的整数数量构造另一个数组对象v2。(2)分别调用Vect类的成员函数来输出v1和v2的所有元素。(3)接收用户输入的指定下标以及对应的整数值,并将其设置为v1数组的指定位置。(4)基于v1数组对象进行拷贝构造操作,生成一个新的数组对象v3。(5)再次调用Vect类的成员函数来输出v1和v3的所有元素。

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客服
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  • 利用学习猫狗分
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    本项目运用深度学习技术,致力于区分图像中的猫与狗。通过训练大规模数据集,模型能够准确识别并分类这两种常见的宠物动物。 1. 使用Kaggle上的“猫与狗”数据集中的train文件。 2. 实现对数据集的加载、读取和划分,并将图片转化为相同尺寸;展示每个类别的前5张图片; 3. 利用torch或tensorflow框架建立卷积神经网络模型并画出网络结构图,必要时可以添加注释说明; 4. 训练模型,输出迭代训练过程中的损失值、准确率和测试集的准确率等参数(测试集准确率达到75%以上);从图像中可以看出,在训练过程中,准确度逐步上升,并基本稳定在90%以上。 5. 可以与现有或改进后的其他模型进行对比;保存该模型。随机抽取十张图片做测试结果验证,概率准确率需达到95%以上。
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    本文介绍了五种常见的数组复制方式,并深入讲解了如何对组合类进行深度复制的方法和技巧。 在Java编程中,数组复制是常见的操作,有多种方法可以实现这一目标,包括浅复制和深复制。浅复制仅复制对象引用,而深复制则复制整个对象及其引用的对象。这里我们将详细讨论五种常见的数组复制方法,并探讨如何通过序列化和反序列化实现组合类的深复制。 1. **for循环逐一复制**: 这是最基础的方法,通过遍历原数组并逐个将元素赋值给新数组。这种方法适用于任何类型的数组,但效率较低,尤其是处理大数据量时。如百万级或千万级数据,这种方法的耗时较长。 ```java for (int index = 0; index < length; index++) { arr2[index] = arr[index]; } ``` 2. **System.arraycopy()**: 这是Java提供的高效数组复制方法,直接由JVM底层实现,性能优于for循环。它允许在内存中直接移动数据,因此速度较快。 ```java System.arraycopy(arr, 0, arr2, 0, length); ``` 3. **Arrays.copyOf()**: 这是Java util.Arrays类提供的一个便利方法,它创建一个新的数组,其内容与指定数组相同。性能介于`System.arraycopy()`和`for`循环之间。 ```java arr2 = Arrays.copyOf(arr, length); ``` 4. **使用clone()方法**: 如果数组是对象数组,并且数组的元素类型实现了Cloneable接口,可以直接调用`clone()`方法进行复制。这是一种浅复制,如果数组包含复杂对象,只复制引用,不复制对象内容。 ```java arr2 = arr.clone(); ``` 5. **Arrays.copyOfRange()**: 这个方法用于复制数组的一部分,创建新的数组包含原数组的指定范围。与`Arrays.copyOf()`类似,效率也较高。 ```java arr2 = Arrays.copyOfRange(arr, 0, length); ``` 对于组合类的深复制,如果类中包含其他可变对象,简单的复制或克隆将不会创建这些内部对象的新实例。在这种情况下,可以使用序列化和反序列化来实现深拷贝。确保类实现Serializable接口,然后将对象写入输出流(序列化),再从输入流读取(反序列化)得到新的独立对象。 ```java try (ByteArrayOutputStream baos = new ByteArrayOutputStream(); ObjectOutputStream oos = new ObjectOutputStream(baos)) { oos.writeObject(originalObject); try (ByteArrayInputStream bais = new ByteArrayInputStream(baos.toByteArray()); ObjectInputStream ois = new ObjectInputStream(bais)) { copiedObject = (YourClass) ois.readObject(); } } catch (IOException | ClassNotFoundException e) { e.printStackTrace(); } ``` 这种方法虽然可以实现深复制,但需要注意的是,序列化可能引入安全风险,因为它可能导致敏感数据暴露。此外,不是所有类都适合序列化,对于不可序列化的类,需要寻找其他深拷贝策略。 在性能测试中,`System.arraycopy()`表现最优,其次是`clone()`方法;而`Arrays.copyOf()`和`Arrays.copyOfRange()`的效率相近,均优于for循环。在实际应用中,应根据具体需求选择合适的复制方法。
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    本资料深入探讨并讲解了Java中对象的深度复制和浅层拷贝的概念、实现方法及应用场景,适合中级开发者参考学习。 使用Java反射机制实现深度拷贝:仅通过反射机制来创建对象的副本,而不借助任何现成的深度拷贝工具类。这种方法能够灵活地处理各种类型的对象复制问题,在不改变原始数据结构的情况下生成完全独立的新实例。
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    DBN_Learning介绍了一种基于深层受限玻尔兹曼机(RBM)的技术,用于高效地构建和训练多分类模型,旨在提高大规模数据集上的分类精度。 基于RBM的深度学习算法利用多层RBM模型实现二分类任务。当前采用的是包含两层RBM的设计,且特征输入仅为8维,效果不尽如人意。功能框架包括:DBN.py(深度学习主框架),负责数据输入、sigmoid转换、RBM堆叠及softmax输出;RBM.py(定义了RBM结构及其gibbs采样和交叉熵误差验证);dA.py(降噪自动编码器,目前仍在研究中);SdA.py(堆叠式降噪自动编码器,同样还在探索阶段);HiddenLayer.py(处理权重计算与更新的隐层模块)以及util.py(执行softmax函数以进行输出)。此外还有一个normal_8.py用于输入数据归一化至[0,1]区间。训练和测试分别使用train.txt和text.txt文件中的数据集。该算法还涉及基于复杂语言网络的文本分类,包括生成语言网络及提取其特征两部分工作,并采用了twenty-news-group作为基础数据集进行实验研究。
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  • 利用Python学习
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    本课程旨在教授学员如何使用Python语言进行深度学习项目开发,涵盖基础理论和实战应用。适合编程及数据分析爱好者。 基于Python的深度学习教程浅显易懂,适合初学者快速入门。