為什麼在 C 中刪除具有基底指標的派生物件陣列是未定義的行為?
具有派生物件的陣列:Delete[]的陷阱
C 標準明確指出,使用基數刪除導致派生物件陣列指標的行為。這個看似模稜兩可的規則引發了對其基本原則和潛在意義的質疑。
為了理解這個概念,讓我們回顧一下靜態類型和動態類型之間的差異。假設我們有以下程式碼片段:
<code class="cpp">struct B { virtual ~B() {} }; struct D : B {}; B* p = new D();</code>
在這種情況下,p 的靜態型別是 B*,而 *p 的動態型別是 D。這是因為 p 指向型別的子物件D 已被建構來取代 B 物件。
但是,當我們使用基底指標宣告陣列時,會出現微妙的差異。考慮以下程式碼:
<code class="cpp">B* p = new D[20];</code>
這裡,p 指向數組中第一個元素的基子對象,而不是第一個元素本身。因此,使用delete [] p違反了數組的靜態和動態類型匹配的要求。
這種未定義行為的原因在於它會為執行時間環境帶來潛在的低效率和複雜性。若要使用基底指標正確刪除派生物件的陣列,實作需要動態檢索陣列的元素類型,並將每個指標轉換為正確的類型,然後再執行刪除。這種開銷被認為是不必要的,特別是考慮到多態性數組的有限用例。
此外,使用基底指標刪除派生陣列會帶來另一個問題。由於 p 指向子對象,因此對陣列元素的後續存取(例如,i > 0 時的 p[i])將產生不正確的結果。這進一步支援了派生物件數組使用帶有基底指標的delete []的限制。
總之,使用基底指標刪除派生物件陣列的未定義行為源自於其固有的複雜性和缺乏它會帶來的實用性。雖然可以實現專門的刪除[]來處理這種情況,但它會付出成本效益和可用性的代價,與 C 的設計理念不一致。
以上是為什麼在 C 中刪除具有基底指標的派生物件陣列是未定義的行為?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

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C#和C 的歷史與演變各有特色,未來前景也不同。 1.C 由BjarneStroustrup在1983年發明,旨在將面向對象編程引入C語言,其演變歷程包括多次標準化,如C 11引入auto關鍵字和lambda表達式,C 20引入概念和協程,未來將專注於性能和系統級編程。 2.C#由微軟在2000年發布,結合C 和Java的優點,其演變注重簡潔性和生產力,如C#2.0引入泛型,C#5.0引入異步編程,未來將專注於開發者的生產力和雲計算。

C#和C 的学习曲线和开发者体验有显著差异。1)C#的学习曲线较平缓,适合快速开发和企业级应用。2)C 的学习曲线较陡峭,适用于高性能和低级控制的场景。

C 學習者和開發者可以從StackOverflow、Reddit的r/cpp社區、Coursera和edX的課程、GitHub上的開源項目、專業諮詢服務以及CppCon等會議中獲得資源和支持。 1.StackOverflow提供技術問題的解答;2.Reddit的r/cpp社區分享最新資訊;3.Coursera和edX提供正式的C 課程;4.GitHub上的開源項目如LLVM和Boost提陞技能;5.專業諮詢服務如JetBrains和Perforce提供技術支持;6.CppCon等會議有助於職業

C 通過第三方庫(如TinyXML、Pugixml、Xerces-C )與XML交互。 1)使用庫解析XML文件,將其轉換為C 可處理的數據結構。 2)生成XML時,將C 數據結構轉換為XML格式。 3)在實際應用中,XML常用於配置文件和數據交換,提升開發效率。

C 在現代編程中仍然具有重要相關性。 1)高性能和硬件直接操作能力使其在遊戲開發、嵌入式系統和高性能計算等領域佔據首選地位。 2)豐富的編程範式和現代特性如智能指針和模板編程增強了其靈活性和效率,儘管學習曲線陡峭,但其強大功能使其在今天的編程生態中依然重要。

C 的未來將專注於並行計算、安全性、模塊化和AI/機器學習領域:1)並行計算將通過協程等特性得到增強;2)安全性將通過更嚴格的類型檢查和內存管理機制提升;3)模塊化將簡化代碼組織和編譯;4)AI和機器學習將促使C 適應新需求,如數值計算和GPU編程支持。

1)c relevantduetoItsAverity and效率和效果臨界。 2)theLanguageIsconTinuellyUped,withc 20introducingFeaturesFeaturesLikeTuresLikeSlikeModeLeslikeMeSandIntIneStoImproutiMimproutimprouteverusabilityandperformance.3)

靜態分析在C 中的應用主要包括發現內存管理問題、檢查代碼邏輯錯誤和提高代碼安全性。 1)靜態分析可以識別內存洩漏、雙重釋放和未初始化指針等問題。 2)它能檢測未使用變量、死代碼和邏輯矛盾。 3)靜態分析工具如Coverity能發現緩衝區溢出、整數溢出和不安全API調用,提升代碼安全性。
