博客
关于我
C++笔试题day14
阅读量:793 次
发布时间:2019-03-25

本文共 410 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

功能重载带来的二义性问题,在C++中确实需要注意。比如说,如果你有两个函数声明foo()和foo(int a=0),当你只写foo()的时候,编译器是不确定该选哪一个。这一点可能会让开发者困惑。可能这就是为什么在C++中很少会有这样的 oversight,除非你特别小心。

关于C++中的指针操作,你可以直接使用link* next,这种方法在使用不完全类类型时很有用。但需要注意的是,在C语言中你只能用结构体指针,比如struct link* next。这种语言特性会影响代码的设计。

关于字符串处理,C风格的字符串有两种常见形式。第一种是用数组方式定义,手动添加结束符;例如,char a[] = {'a','b','v','\0'}; 这样需要自己加上\0。第二种方式是使用字符串literal,编译器会自动添加结束符。例如,char a[] = "abv"; 这样更为方便。明确区分这两种方式可以帮助你避免出错。

转载地址:http://aajuk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV轮廓检测提取图像前景
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 初学者指南 -- 什么是迁移学习?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 十分钟掌握Pytorch搭建神经网络的流程
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV11自定义数据集实现车辆事故检测(有源码,建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8实现高级目标检测和区域计数
查看>>
VS2003 Front Page Server Extension
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
查看>>