Hirdetés
- Szünetmentes tápegységek (UPS)
- Nem indul és mi a baja a gépemnek topik
- Két 16 GB-os GeForce gyártását szüntette meg az ASUS
- TCL LCD és LED TV-k
- Az elmúlt 30 év legjobb processzorai
- Milyen asztali (teljes vagy fél-) gépet vegyek?
- Melyik tápegységet vegyem?
- Ilyen se volt még: mégsem kell sok memória az új James Bond játékhoz
- Kormányok / autós szimulátorok topikja
- Nvidia GPU-k jövője - amit tudni vélünk
-
PROHARDVER!

Új hozzászólás Aktív témák
-
Jester01
veterán
Ez a kód olyan mintha a haverom írta volna
Ész nélkül kihasználja a nyelvben lévõ lehetõségeket, de feláldozza az olvashatóságot és karbantarthatóságot. Kiváló példája annak, hogyan ne használjuk a template-eket, hacsak nem vagyunk zsenik.
Mindenesetre a dolog kb. a következõképpen mûködik:
Vektorokkal végez mûveleteket, ez gondolom nyilvánvaló. A Vector<T, N> N darab T típusú elemet tartalmaz. A VectorSum osztály az összeadás mûveletet reprezentálja.
Az elsõ összeadás operátor azt írja le, hogy két azonos elemtípusú és méretû vektor összeadható, és az eredménye ugyancsak ilyen tulajdonságú vektor lesz.
A második összeadás operátor azt mondja, hogy egy vektorösszeghez jobbról még hozzá lehet adni egy másik vektort is.
Az init és print függvények gondolom világosak.
A megvalósítandó mûveletek:
vektor + vektorösszeg: a vektorösszeg + vektor mûvelet párja, a jobb és bal oldal felcserélésével.
vektorösszeg + vektorösszeg: mint az elõzõ, csak most mindkét oldal vektorösszeg
számmal szorzás jobbról és balról: be kell vezetni egy új alapmûveletet a VectorSum mintájára, pl. így:
template<class T, long N, class V>
class ScaledVector
{
long factor;
const V &vector;
public:
ScaledVector(long f, const V &v) : factor(f), vector(v) {}
T operator[](long i) const {
return factor * vector[ i ];
}
};
Igényesebb kollegák a faktor típusát beadhatják template paraméternek, akkor majd pl. double típussal is lehet szorozni.
A Vector osztályba fel kell venni egy újabb overloadot az = operátorra, hogy ilyen ScaledVector osztályt is tudjon fogadni (ugyanúgy sima elemmásolás van benne).
Ezután már csak a szorzás operátorra kell egy overload, pl. így:
template<class T, long N>
inline ScaledVector<T,N,Vector<T,N> >
operator*(int f, const Vector<T,N> &v) {
return ScaledVector<T,N,Vector<T,N> >(f,v);
}
Illetve hasonlóképpen jobbról való szorzáshoz is.
És mivel ilyen ScaledVector objektumokat még össze is akarunk adni, hát ahhoz rá kell engedni a VectorSum-ot két ScaledVector-ra, imígyen:
template<class T, long N, class Left, class Right>
inline VectorSum<T,N,ScaledVector<T,N,Left>,ScaledVector<T,N,Right> >
operator+(const ScaledVector<T,N,Left> &l, const ScaledVector<T,N,Right> &r) {
return VectorSum<T,N,ScaledVector<T,N,Left>,ScaledVector<T,N,Right> >(l,r);
}
Egyszerû, nem igaz?
[Szerkesztve]
Új hozzászólás Aktív témák
● olvasd el a téma összefoglalót!
- ASUS ROG Swift OLED PG32UCDMZ /4K,QD-OLED,240 Hz,G-SYNC/ monitor új,bontatlan 3év gar! BeszámítOK!
- Macbook Pro M3 Max 16" - 64 GB/4TB/ AJÁNDÉK MAGIC KEYBOARD 3/ 27% ÁFÁS!
- Honor X6a 128GB, Kártyafüggetlen, 1 Év Garanciával
- DELL PowerEdge R730xd 16LFF 160TB+400GB 2U rack - 2xE5-2683v4 (16c/32t),256GB RAM,2x10G NET,HBA330
- Apple iPhone 15 Pro 128GB, Kártyafüggetlen, 1 Év Garanciával
Állásajánlatok
Cég: Laptopműhely Bt.
Város: Budapest
Cég: PCMENTOR SZERVIZ KFT.
Város: Budapest

Ész nélkül kihasználja a nyelvben lévõ lehetõségeket, de feláldozza az olvashatóságot és karbantarthatóságot. Kiváló példája annak, hogyan ne használjuk a template-eket, hacsak nem vagyunk zsenik.


