C++语言面试宝典:new、delete与内存管理详解

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C语言笔试面试宝典聚焦于C语言的核心知识点,特别是动态内存管理的关键概念。文章首先阐述了`new`、`delete`、`malloc`和`free`之间的关系。`new`和`delete`是C++特有的运算符,它们与`malloc`和`free`的主要区别在于,`new`负责动态对象的内存分配,并且在分配内存的同时调用构造函数,确保对象的初始化;`delete`则不仅释放内存,还会执行对象的析构函数。相比之下,`malloc`和`free`是通用的内存管理函数,但它们不支持对象的生命周期管理和构造/析构函数的自动执行。 `delete`与`delete[]`的差异在于,单个对象使用`delete`,会只调用一次析构函数,而使用`delete[]`处理数组时,会逐个调用数组中每个元素的析构函数。这在处理自定义类型时尤为重要,因为它们可能有特殊的析构行为。例如,在代码示例中,`delete[]`用于释放动态分配的数组,如果误用`delete`,可能会导致错误,因为编译器将`delete`视为处理单个对象而非数组。 C/C++与Java虽然都是面向对象编程语言,但存在一些关键区别。C++的内存管理更加强调程序员手动控制,如指针和动态内存分配,而Java通过垃圾回收机制自动管理内存,避免了内存泄漏和悬挂指针等问题。C++中的`new`和`delete`需要程序员明确地进行内存的分配和释放,而在Java中,对象的生命周期由垃圾收集器自动管理,无需显式调用析构函数。 C语言笔试面试时,考生需要对这些内存管理细节有深入理解和实践能力,包括正确运用`new`、`delete`、`malloc`和`free`,以及理解并区分`delete`与`delete[]`的用法,尤其是涉及复杂数据类型时。同时,对C++和Java的内存模型及其异同的理解也是面试中常被考察的部分。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行