C=A+B会报错显示二元“=”: 没有找到接受“Matrix”类型的右操作数的运算符(或没有可接受的转换)应该如何修改

要使 C = A + B 这个语句正确执行，需要在 Matrix 类中定义一个接受 Matrix 类型的右操作数的赋值运算符，如下所示：

Matrix& operator=(const Matrix& b) {
    if (this != &b) {
        rows = b.rows;
        cols = b.cols;
        if (p) {
            delete[] p;
        }
        p = new int[rows * cols];
        for (int i = 0; i < rows * cols; i++) {
            p[i] = b.p[i];
        }
    }
    return *this;
}

这个赋值运算符会将右操作数的矩阵元素复制到当前对象中，并返回当前对象的引用。

在执行 C = A + B 的时候，编译器会先计算 A + B 的结果，得到一个临时的矩阵对象，然后再将这个临时对象的内容复制给 C。这个过程中，需要调用 Matrix 类型的赋值运算符，才能将临时对象的内容正确地赋值给 C。

注意，为了避免自我赋值的情况，赋值运算符中加入了 self-assignment 判定条件，如果左右操作数是同一个对象，则不进行赋值操作，直接返回当前对象的引用。

相关问题

Matrix operator=(Matrix& b) { rows = b.rows; cols = b.cols; p = new int[rows * cols]; for (int i = 0; i < rows * cols; i++) { p[i] = b.p[i]; } return *this; } C = A + B; 这段代码编译时会报错，显示二元“ = ”: 没有找到接受“Matrix”类型的右操作数的运算符(或没有可接受的转换)这是为什么，如何修改

这是因为在执行 C = A + B; 的时候，编译器不知道如何将 A + B 的结果赋值给 C，因为没有为 Matrix 类型定义相应的赋值运算符。

要修复这个问题，需要在 Matrix 类中定义一个接受 Matrix 类型的右操作数的赋值运算符（operator=），例如：

Matrix& operator=(const Matrix& b) {
    if (this != &b) {
        rows = b.rows;
        cols = b.cols;
        if (p) {
            delete[] p;
        }
        p = new int[rows * cols];
        for (int i = 0; i < rows * cols; i++) {
            p[i] = b.p[i];
        }
    }
    return *this;
}

这个赋值运算符会将右操作数的矩阵元素复制到当前对象中，并返回当前对象的引用。这样就可以正确地执行 C = A + B; 了。

6-1 矩阵类模板 分数 40 作者 J.Liau 单位 泉州师范学院 定义一个二维矩阵类模板 matrix，通过重载二元运算符“+”、“-”和“*”， 来实现矩阵加法、矩阵减法以及矩阵乘法运算。 完成数组所要求的操作。（注：数组中元素个数不超过100） 程序结构如下： #include<iostream> using namespace std; template<typename T> class matrix { public: matrix(int a, int b);

以下是矩阵类模板 matrix 的完整实现代码：

#include <iostream>
#include <cstring>
using namespace std;

template<typename T>
class matrix {
public:
    matrix(int a, int b);
    matrix(const matrix<T>& other);
    ~matrix();
    matrix<T>& operator=(const matrix<T>& other);
    matrix<T> operator+(const matrix<T>& other) const;
    matrix<T> operator-(const matrix<T>& other) const;
    matrix<T> operator*(const matrix<T>& other) const;
    T& operator()(int i, int j);
    const T& operator()(int i, int j) const;
    int rows() const;
    int cols() const;
private:
    int m_rows;
    int m_cols;
    T* m_data;
};

template<typename T>
matrix<T>::matrix(int a, int b) : m_rows(a), m_cols(b), m_data(new T[a * b]) {}

template<typename T>
matrix<T>::matrix(const matrix<T>& other) : m_rows(other.m_rows), m_cols(other.m_cols), m_data(new T[other.m_rows * other.m_cols]) {
    memcpy(m_data, other.m_data, sizeof(T) * m_rows * m_cols);
}

template<typename T>
matrix<T>::~matrix() {
    delete[] m_data;
}

template<typename T>
matrix<T>& matrix<T>::operator=(const matrix<T>& other) {
    if (this != &other) {
        delete[] m_data;
        m_rows = other.m_rows;
        m_cols = other.m_cols;
        m_data = new T[other.m_rows * other.m_cols];
        memcpy(m_data, other.m_data, sizeof(T) * m_rows * m_cols);
    }
    return *this;
}

template<typename T>
matrix<T> matrix<T>::operator+(const matrix<T>& other) const {
    if (m_rows != other.m_rows || m_cols != other.m_cols) {
        throw "Matrices must have the same dimensions.";
    }
    matrix<T> res(m_rows, m_cols);
    for (int i = 0; i < m_rows; i++) {
        for (int j = 0; j < m_cols; j++) {
            res(i, j) = (*this)(i, j) + other(i, j);
        }
    }
    return res;
}

template<typename T>
matrix<T> matrix<T>::operator-(const matrix<T>& other) const {
    if (m_rows != other.m_rows || m_cols != other.m_cols) {
        throw "Matrices must have the same dimensions.";
    }
    matrix<T> res(m_rows, m_cols);
    for (int i = 0; i < m_rows; i++) {
        for (int j = 0; j < m_cols; j++) {
            res(i, j) = (*this)(i, j) - other(i, j);
        }
    }
    return res;
}

template<typename T>
matrix<T> matrix<T>::operator*(const matrix<T>& other) const {
    if (m_cols != other.m_rows) {
        throw "Number of columns in first matrix must match number of rows in second matrix.";
    }
    matrix<T> res(m_rows, other.m_cols);
    for (int i = 0; i < m_rows; i++) {
        for (int j = 0; j < other.m_cols; j++) {
            T sum = 0;
            for (int k = 0; k < m_cols; k++) {
                sum += (*this)(i, k) * other(k, j);
            }
            res(i, j) = sum;
        }
    }
    return res;
}

template<typename T>
T& matrix<T>::operator()(int i, int j) {
    if (i < 0 || i >= m_rows || j < 0 || j >= m_cols) {
        throw "Index out of range.";
    }
    return m_data[i * m_cols + j];
}

template<typename T>
const T& matrix<T>::operator()(int i, int j) const {
    if (i < 0 || i >= m_rows || j < 0 || j >= m_cols) {
        throw "Index out of range.";
    }
    return m_data[i * m_cols + j];
}

template<typename T>
int matrix<T>::rows() const {
    return m_rows;
}

template<typename T>
int matrix<T>::cols() const {
    return m_cols;
}

该矩阵类模板支持以下操作：

- 构造函数 `matrix(int a, int b)`：创建一个行数为 `a`，列数为 `b` 的矩阵，所有元素的初值为默认值（例如，0）。
- 拷贝构造函数 `matrix(const matrix<T>& other)`：创建一个与 `other` 完全相同的矩阵。
- 析构函数 `~matrix()`：释放矩阵占用的内存。
- 赋值运算符 `matrix<T>& operator=(const matrix<T>& other)`：将本矩阵赋值为 `other`。
- 加法运算符 `matrix<T> operator+(const matrix<T>& other) const`：返回本矩阵与 `other` 相加的结果。要求本矩阵与 `other` 的行列数相同。
- 减法运算符 `matrix<T> operator-(const matrix<T>& other) const`：返回本矩阵与 `other` 相减的结果。要求本矩阵与 `other` 的行列数相同。
- 乘法运算符 `matrix<T> operator*(const matrix<T>& other) const`：返回本矩阵与 `other` 相乘的结果。要求本矩阵的列数等于 `other` 的行数。
- 括号运算符 `T& operator()(int i, int j)` 和 `const T& operator()(int i, int j) const`：分别用于访问矩阵中第 `i` 行、第 `j` 列的元素。若下标越界，则抛出异常。
- `int rows() const` 和 `int cols() const`：分别返回矩阵的行数和列数。

使用时，需要先定义一个矩阵类模板实例，例如：

matrix<int> m1(2, 3);
matrix<int> m2(3, 2);

然后就可以使用矩阵类模板中定义的各种运算符进行矩阵计算。例如：

matrix<int> m3 = m1 + m2;
matrix<int> m4 = m1 - m2;
matrix<int> m5 = m1 * m2;