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摘要: 1、内存泄漏 动态申请的内存空间没有正常释放,但也不能继续使用。 2、指针悬挂 让指针指向一个已被释放的空间,该空间已不存在。 阅读全文
posted @ 2018-12-20 21:21 深度机器学习 阅读(377) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、指针变量 (1)指针变量必须在初始化后才可以正常使用,初始化就是给他分配一个有效的数据地址。 先初始化,后使用。 (2)指针可以进行加减运算,++ 或者 --:将指针的位置向前或者向后移动一个数据单元(char是一个格,int 是4个格子)。 (3)指针之间直接相加没有意义,但相减是求出:两个指 阅读全文
posted @ 2018-12-20 21:10 深度机器学习 阅读(1789) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、引用概念 引用是别名,必须在声明的时候初始化。即:是指一个已定义变量的别名。(一个内存空间,有两个名字都可以操作) 引用:在函数调用时,是变量的别名,不可以单独存在,使用时必须要初始化; 指针:本身有自己的地址,可以单独存在。 2、引用基本举例 引用在交换时的例子: 3、引用本质思考 (1)引用 阅读全文
posted @ 2018-12-20 11:36 深度机器学习 阅读(648) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、const 常量概念 对于 const 定义的常量,必须在定义时初始化,不能在程序执行运行过程中改变。 2、指针常量、常量指针 区别 (1)技巧:从右向左读,替代方法: p:换为 p is a; * :换为 point to ; (2)const 在 * 左边:表示,指针指向为常量,不能改变内容 阅读全文
posted @ 2018-12-19 21:37 深度机器学习 阅读(251) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、const (1)C++对 const 常量的处理过程:当编译器碰到 常量声明 时,在符号表中放入常量,编译时发现使用常量,则直接以符号表中的值替换。 (2)如果,编译中发现,对 const 使用 extern 或者 & 操作符时,则会给对应变量分配新的存储空间。 符号表保存的内容: key v 阅读全文
posted @ 2018-12-19 20:56 深度机器学习 阅读(1624) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 1、内存模式 一个程序执行时,先复制到内存,然后CPU逐句读取指令执行。 每个存储单元存放一个字节(8bit)数据,每个有一个唯一的地址,地址是顺序编码的。比如:一台计算机256MB内存,则有256*1024*1024个内存单元,如果用7位十六进制数表示地址值,则范围是:0x0000000~0xFF 阅读全文
posted @ 2018-12-17 21:55 深度机器学习 阅读(595) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、C++ 表达式返回值 返回引用:当函数返回引用类型时,没有复制返回值。相反,返回的是对象本身。(与之对应的C语言中,返回的是变量的值) C++中,表达式返回的是变量本身(也就是变量对应的地址)。编译器帮我们完成 取地址的工作。 2、引用与指针 引用是别名,必须在声明的时候初始化。 引用:在函数调 阅读全文
posted @ 2018-12-17 20:55 深度机器学习 阅读(435) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、为什么类中引用成员函数? 类将属性和方法做了封装。类是一种数据类型,也就是:固定大小内存块的别名。 类的定义是一个抽象的概念,定义时不分配内存,当用类定义对象时,才分配一个固定大小的内存块。 此时,定义对象后,类内定义的变量就会执行一次初始化,但是主函数输出area时就是乱码,因为是直接去对应内 阅读全文
posted @ 2018-12-15 21:53 深度机器学习 阅读(3525) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、基本数据类型 sizeof 是一个关键字,它是一个编译时运算符,用于判断变量或数据类型的字节大小。 sizeof 运算符可用于获取类、结构、共用体和其他用户自定义数据类型的大小。 使用 sizeof 的语法如下: 其中,data type 是要计算大小的数据类型,包括类、结构、共用体和其他用户自 阅读全文
posted @ 2018-12-15 21:12 深度机器学习 阅读(853) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1、list 列表 有序集合,随时增删。包含的数据类型可以不同:整数、浮点数、字符串、list、tuple、dict、set、bool、空值、常量。 list = [12, 'Yummy', 19.2, [1, 3, 'zhan']] list名为列表,相当于一个数组 list列表是有序的,其中的每 阅读全文
posted @ 2018-12-12 21:23 深度机器学习 阅读(2016) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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