make_shared返回值

时间: 2024-06-15 12:07:18 浏览: 8
make_shared是C++中的一个函数模板,用于创建一个shared_ptr能指针对象。它返回一个指向动态分配的对象的shared_ptr指针。 shared_ptr是++11引入的智能指针,于管理动态分配的对象。它可以自动释放内存,并且可以在多个指针之间共享所指向的对象。 make_shared函数模板接受一个可变数量的参数,并使用这些参数来构造一个对象,并返回一个指向该对象的shared_ptr指针。它可以避免显式地使用new操作符来创建对象,并且可以确保对象的内存管理安全。 使用make_shared函数创建的shared_ptr指针具有以下特点: 1. 引用计数:shared_ptr使用引用计数来跟踪有多少个指针共享同一个对象。当引用计数为0时,对象会被自动销毁。 2. 自动释放:当最后一个指向对象的shared_ptr被销毁时,对象会被自动释放。 3. 内存安全:使用shared_ptr可以避免内存泄漏和悬空指针的问题。
相关问题

std::make_shared 头文件

### 回答1: `std::make_shared` 不是一个头文件,它是 C++11 中的一个函数模板,用于创建 shared_ptr 对象。 `std::make_shared` 函数模板定义在 `<memory>` 头文件中。如果要使用 `std::make_shared`,需要包含这个头文件。除了 `std::make_shared`,`<memory>` 头文件中还包含了其他与动态内存分配和管理有关的类和函数,比如 shared_ptr、unique_ptr、weak_ptr、allocator 等。 ### 回答2: `std::make_shared` 头文件是C++标准库提供的一个函数模板,位于 `<memory>` 头文件中。该函数模板用于创建一个 `std::shared_ptr` 智能指针,可以方便地管理动态分配的内存资源。 使用 `std::make_shared` 函数可以避免显式使用 `new` 操作符来分配内存,并自动初始化对象。它的语法如下: ```cpp template< class T, class... Args > shared_ptr<T> make_shared( Args&&... args ); ``` 其中,`T` 是指针目标类型,`Args` 是可变数量的参数类型,用于初始化目标类型的构造函数。 `std::make_shared` 函数的返回值是一个 `std::shared_ptr` 智能指针,它是一种引用计数智能指针,可以自动管理动态分配的内存资源。智能指针会在没有指针指向该内存时自动释放相关资源,避免了内存泄漏的问题。 使用 `std::make_shared` 可以更加便捷地创建智能指针,它可以一次性完成内存分配和对象的初始化。例如: ```cpp std::shared_ptr<int> ptr = std::make_shared<int>(10); ``` 以上代码创建了一个指向整型数值 10 的智能指针 `ptr`,并自动分配了整型数值对象所需的内存。智能指针将负责动态内存的释放,无需手动管理内存资源。 `std::make_shared` 是一种更加安全和高效的内存管理方式,它可以减少内存泄漏的风险,并提升程序的性能。因此,建议在需要使用动态分配内存的情况下,优先使用 `std::make_shared` 来创建智能指针。 ### 回答3: std::make_shared 是 C++11 标准库中一个用于创建共享指针的函数模板,它定义在 <memory> 头文件中。 使用 std::make_shared 可以简化共享指针的创建过程,并提高代码的可读性和安全性。这个函数模板的语法如下: template< class T, class... Args > shared_ptr<T> make_shared( Args&&... args ); 其中,T 是指针类型参数的类型,Args 是可变参数模板,表示构造 T 对象所需的参数。 std::make_shared 的主要优点在于它可以同时分配指针对象和控制块。指针对象保存构造函数的返回值,而控制块包含引用计数和删除器等信息。相比于使用 new 创建对象并通过 shared_ptr 构造函数传递,std::make_shared 可以更高效地分配内存,减少内存碎片以及提高访问速度。 例如,我们可以使用 std::make_shared 来创建一个共享指针对象: ```cpp std::shared_ptr<int> ptr = std::make_shared<int>(10); ``` 上述代码中,我们使用 std::make_shared 创建了一个共享指针 ptr,并将其初始化为一个值为 10 的 int 对象。 总结来说,std::make_shared 提供了一种方便且高效的方法来创建共享指针,并且在内存分配和访问效率上有所优化。在使用智能指针进行资源管理时,推荐优先使用 std::make_shared 来创建共享指针对象。

RDB_NAPI_ASSERT(env, status == napi_ok && (argc == 3), std::make_shared<ParamNumError>("3"));解释一下这行代码

这行代码是一个自定义的宏,用于进行断言检查。它接受三个参数:`env`、`status == napi_ok && (argc == 3)` 和 `std::make_shared<ParamNumError>("3")`。 首先,它检查 `status == napi_ok && (argc == 3)` 的结果是否为真。`status` 是之前调用 `napi_get_cb_info` 函数的返回值,`napi_ok` 表示函数执行成功。而 `argc` 则是之前定义的参数数量。这个断言的目的是确保函数调用成功并且参数数量为 3。 如果断言条件为假,即函数调用失败或参数数量不正确,它会抛出一个自定义的异常。异常类型是 `ParamNumError`,并传入了字符串参数 `"3"`,表示期望的参数数量。 这行代码的作用是在函数执行过程中进行断言检查,确保函数调用成功并且参数数量正确。如果条件不满足,会抛出一个自定义的异常,并提供相关的错误信息。

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解释以下代码bool ret = laser.initialize(); if (ret) { ret = laser.turnOn(); } else { RCLCPP_ERROR(node->get_logger(), "%s\n", laser.DescribeError()); } auto laser_pub = node->create_publisher<sensor_msgs::msg::LaserScan>("scan", rclcpp::SensorDataQoS()); auto stop_scan_service = [&laser](const std::shared_ptr<rmw_request_id_t> request_header, const std::shared_ptr<std_srvs::srv::Empty::Request> req, std::shared_ptr<std_srvs::srv::Empty::Response> response) -> bool { return laser.turnOff(); }; auto stop_service = node->create_service<std_srvs::srv::Empty>("stop_scan",stop_scan_service); auto start_scan_service = [&laser](const std::shared_ptr<rmw_request_id_t> request_header, const std::shared_ptr<std_srvs::srv::Empty::Request> req, std::shared_ptr<std_srvs::srv::Empty::Response> response) -> bool { return laser.turnOn(); }; auto start_service = node->create_service<std_srvs::srv::Empty>("start_scan",start_scan_service); rclcpp::WallRate loop_rate(20); while (ret && rclcpp::ok()) { LaserScan scan;// if (laser.doProcessSimple(scan)) { auto scan_msg = std::make_shared<sensor_msgs::msg::LaserScan>(); scan_msg->header.stamp.sec = RCL_NS_TO_S(scan.stamp); scan_msg->header.stamp.nanosec = scan.stamp - RCL_S_TO_NS(scan_msg->header.stamp.sec); scan_msg->header.frame_id = frame_id; scan_msg->angle_min = scan.config.min_angle; scan_msg->angle_max = scan.config.max_angle; scan_msg->angle_increment = scan.config.angle_increment; scan_msg->scan_time = scan.config.scan_time; scan_msg->time_increment = scan.config.time_increment; scan_msg->range_min = scan.config.min_range; scan_msg->range_max = scan.config.max_range; int size = (scan.config.max_angle - scan.config.min_angle)/ scan.config.angle_increment + 1; scan_msg->ranges.resize(size); scan_msg->intensities.resize(size); for(size_t i=0; i < scan.points.size(); i++) { int index = std::ceil((scan.points[i].angle - scan.config.min_angle)/scan.config.angle_increment); if(index >=0 && index < size) { scan_msg->ranges[index] = scan.points[i].range; scan_msg->intensities[index] = scan.points[i].intensity; } } laser_pub->publish(*scan_msg); } else { RCLCPP_ERROR(node->get_logger(), "Failed to get scan"); } if(!rclcpp::ok()) { break; } rclcpp::spin_some(node); loop_rate.sleep(); } RCLCPP_INFO(node->get_logger(), "[YDLIDAR INFO] Now YDLIDAR is stopping ......."); laser.turnOff(); laser.disconnecting(); rclcpp::shutdown(); return 0; }

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