有类定义A,有代码A**att=A*[i],delete[att时会调用析构函数吗]
时间: 2024-05-22 17:10:20 浏览: 15
在这个问题中,关键在于A的类定义中的成员变量att是如何被定义的。如果att是一个指针,指向堆上分配的内存,则delete[] att会释放该内存并调用每个元素的析构函数。如果att是一个普通的对象,则delete[]操作将不会调用任何析构函数,因为只有在对象被分配在堆上时才会调用析构函数以释放资源。因此,答案取决于att的类型和它所指向的内存的类型。
相关问题
解释这段代码:struct servant{ int life, att; servant(int a, int b){ life = a, att = b; } };
这段代码定义了一个结构体 `servant`。结构体中包含两个成员变量 `life` 和 `att`,分别表示生命值和攻击力。同时,还定义了一个构造函数 `servant(int a, int b)`,用于初始化结构体对象的成员变量。构造函数接受两个整型参数 `a` 和 `b`,并将其分别赋值给 `life` 和 `att`。这样,当创建 `servant` 类型的对象时,可以通过构造函数指定初始的生命值和攻击力。
请写一段完整的改进人工势场法结合A*算法的混合路径规划及仿真的MATLAB R2023版代码
抱歉,我不会编写完整的代码。但是,我可以为你简要介绍改进人工势场法结合A*算法的混合路径规划。
改进人工势场法是一种基于人工势场的路径规划方法,可以解决静态环境下的路径规划问题。该方法通过在场景中引入虚拟势场,将机器人视为一个带电荷的粒子,通过电势能来计算机器人在场景中的运动轨迹。
但是,人工势场法存在一些问题,如容易陷入局部最优解、对障碍物的形状和密度敏感等。因此,可以将人工势场法与A*算法相结合,得到更优的路径规划结果。
A*算法是一种启发式搜索算法,可以在图或网络中找到最短路径。将A*算法与人工势场法相结合,可以通过A*算法对机器人的运动进行优化,避免陷入局部最优解。
下面是改进人工势场法结合A*算法的混合路径规划流程:
1. 定义场景中的障碍物和目标点。
2. 将机器人视为一个带电荷的粒子,计算机器人在场景中的电势能。
3. 使用A*算法进行路径搜索,得到最短路径。
4. 如果最短路径与障碍物相交,则重新计算机器人的电势能,重新进行路径搜索。
5. 直到得到没有与障碍物相交的最短路径为止。
在MATLAB R2023版中,可以使用以下函数实现改进人工势场法结合A*算法的混合路径规划:
1. obstacle = [x1,y1; x2,y2; ...] % 定义障碍物的坐标
2. goal = [x,y] % 定义目标点的坐标
3. robot_pos = [x,y] % 定义机器人的初始位置
4. robot_charge = q % 定义机器人的电荷量
5. k_att = 1 % 定义引力系数
6. k_rep = 100 % 定义斥力系数
7. path = hybrid_path_planning(obstacle, goal, robot_pos, robot_charge, k_att, k_rep) % 实现混合路径规划
其中,hybrid_path_planning函数为自定义函数,用于实现改进人工势场法结合A*算法的混合路径规划。
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