C 11 ラムダでの参照による参照のキャプチャ
C 11 では、周囲のコンテキストから変数をキャプチャするためにラムダをよく使用します。しかし、参照を参照によってキャプチャするとどうなるでしょうか?そうしても安全ですか?
問題の詳細
次のコードを考えてみましょう:
<code class="cpp">#include <functional> #include <iostream> std::function<void> make_function(int& x) { return [&]{ std::cout <p>このコードには、次のラムダがあります。整数変数 i への参照をキャプチャします。次に、main 関数の i を変更し、ラムダを呼び出します。問題は、ラムダが 3 を出力するか 5 を出力するかということです。</p> <p><strong>標準ベースの回答</strong></p> <p>コードは、未定義の動作を呼び出すことなく、5 を出力することが保証されています。</p> <p><strong>説明</strong></p> <p>C 11 標準 ([expr.prim.lambda]/17) に従って、コピーによってキャプチャされたエンティティを参照する ID 式のみがメンバー アクセスに変換されます。ラムダクロージャタイプについて。参照によってキャプチャされたエンティティを参照する ID 式はそのまま残され、外側のスコープで示されるのと同じエンティティを示します。</p> <p>これは、ラムダ内の参照 x が変更されないことを意味します。 main 関数では引き続き同じ整数変数 i を参照します。したがって、main 関数で i を変更しても、ラムダには変更された値が表示されます。</p></void></iostream></functional></code>
以上がC 11 Lambda での参照による参照のキャプチャは安全ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

この記事では、C標準テンプレートライブラリ(STL)について説明し、そのコアコンポーネント(コンテナ、イテレーター、アルゴリズム、およびファンクター)に焦点を当てています。 これらが一般的なプログラミングを有効にし、コード効率を向上させ、読みやすさを改善する方法を詳述しています。

この記事では、cの効率的なSTLアルゴリズムの使用について詳しく説明しています。 データ構造の選択(ベクトル対リスト)、アルゴリズムの複雑さ分析(STD :: STD :: STD :: PARTIAL_SORTなど)、イテレーターの使用、および並列実行を強調しています。 のような一般的な落とし穴

C言語データ構造:ツリーとグラフのデータ表現は、ノードからなる階層データ構造です。各ノードには、データ要素と子ノードへのポインターが含まれています。バイナリツリーは特別なタイプの木です。各ノードには、最大2つの子ノードがあります。データは、structreenode {intdata; structreenode*left; structreenode*右;}を表します。操作は、ツリートラバーサルツリー(前向き、順序、および後期)を作成します。検索ツリー挿入ノード削除ノードグラフは、要素が頂点であるデータ構造のコレクションであり、近隣を表す右または未照明のデータを持つエッジを介して接続できます。

記事では、移動セマンティクス、完璧な転送、リソース管理のためのcでのr値参照の効果的な使用について説明し、ベストプラクティスとパフォーマンスの改善を強調しています。(159文字)

この記事では、Cでの効果的な例外処理、トライ、キャッチ、スローメカニックをカバーしています。 RAIIなどのベストプラクティス、不必要なキャッチブロックを避け、ログの例外をロギングすることを強調しています。 この記事では、パフォーマンスについても説明しています

C 20の範囲は、表現力、複合性、効率を伴うデータ操作を強化します。複雑な変換を簡素化し、既存のコードベースに統合して、パフォーマンスと保守性を向上させます。

この記事では、不必要なコピーを回避することにより、パフォーマンスを向上させるために、CのMove Semanticsを使用することについて説明します。 STD :: MOVEを使用して、移動コンストラクターと割り当てオペレーターの実装をカバーし、効果的なAPPLの重要なシナリオと落とし穴を識別します

この記事では、Cでの動的発送、そのパフォーマンスコスト、および最適化戦略について説明します。動的ディスパッチがパフォーマンスに影響を与え、静的ディスパッチと比較するシナリオを強調し、パフォーマンスとパフォーマンスのトレードオフを強調します


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

AI Hentai Generator
AIヘンタイを無料で生成します。

人気の記事

ホットツール

SAP NetWeaver Server Adapter for Eclipse
Eclipse を SAP NetWeaver アプリケーション サーバーと統合します。

ドリームウィーバー CS6
ビジュアル Web 開発ツール

Safe Exam Browser
Safe Exam Browser は、オンライン試験を安全に受験するための安全なブラウザ環境です。このソフトウェアは、あらゆるコンピュータを安全なワークステーションに変えます。あらゆるユーティリティへのアクセスを制御し、学生が無許可のリソースを使用するのを防ぎます。

WebStorm Mac版
便利なJavaScript開発ツール

SecLists
SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。

ホットトピック



