Nano Hash - криптовалюты, майнинг, программирование

Как я могу различать доступ и присвоение индекса массива?

Я пишу класс динамического массива. Я перегрузил operator[] для доступа к указателю, содержащему данные в моем массиве. Также в моем классе есть член size, обозначающий количество объектов в массиве. Мне нужно иметь возможность добавлять элементы, назначая их через A[i], а также добавлять в начало или конец с помощью функций-членов. Проблема в том, что при назначении с использованием A[i] = x я не знаю, как увеличить size. Есть ли способ определить, используется ли оператор [] слева от =, а не просто доступ к этому индексу? Я включил упрощенную версию своей реализации.

using namespace std;
#include <iostream>
class Array
{
    public:
        [constructors, destructor];
        int& operator[](int index);
        [addToFront(),addToBack(), etc.]
    private:
        int size;     // holds the number of objects in the array
        int capacity;
        int* arr;     // ptr to the data in the array
}

int& Array::operator[](int index)    // overloaded array access operator
{
    return arr[index]; // simplified version of what I use
}

int main()
{
    Array A(6);    // initialize capacity using parameterized constructor
    A.addToFront(15); // addToFront() is able to increment size inside of its function
    A[1] = 10;    // How can I know that I am adding a new object to the array
    return 0;
}

Спасибо!



Ответы:


1

Это можно сделать с помощью прокси-объекта. Вы можете перегрузить operator = для этих объектов и делать более сложные вещи, такие как увеличение size внутри этой функции-члена. Пример:

class Array
{
   // Rest as before...

   struct Proxy {
     Array& ref;
     int pos;

     Proxy& operator =(int n)
     {
        ref.arr[pos] = n;
        ++ref.size;

        return *this;
     }
   };

   Proxy operator[](int index);
};

Тогда реализация operator[] будет

Array::Proxy Array::operator[](int index)
{
   return Proxy{*this, index};
}

и использование, как вы показали в примерном фрагменте.

30.09.2019
Новые материалы

Кластеризация: более глубокий взгляд
Кластеризация — это метод обучения без учителя, в котором мы пытаемся найти группы в наборе данных на основе некоторых известных или неизвестных свойств, которые могут существовать. Независимо от..

Как написать эффективное резюме
Предложения по дизайну и макету, чтобы представить себя профессионально Вам не позвонили на собеседование после того, как вы несколько раз подали заявку на работу своей мечты? У вас может..

Частный метод Python: улучшение инкапсуляции и безопасности
Введение Python — универсальный и мощный язык программирования, известный своей простотой и удобством использования. Одной из ключевых особенностей, отличающих Python от других языков, является..

Как я автоматизирую тестирование с помощью Jest
Шутка для победы, когда дело касается автоматизации тестирования Одной очень важной частью разработки программного обеспечения является автоматизация тестирования, поскольку она создает..

Работа с векторными символическими архитектурами, часть 4 (искусственный интеллект)
Hyperseed: неконтролируемое обучение с векторными символическими архитектурами (arXiv) Автор: Евгений Осипов , Сачин Кахавала , Диланта Хапутантри , Тимал Кемпития , Дасвин Де Сильва ,..

Понимание расстояния Вассерштейна: мощная метрика в машинном обучении
В обширной области машинного обучения часто возникает необходимость сравнивать и измерять различия между распределениями вероятностей. Традиционные метрики расстояния, такие как евклидово..

Обеспечение масштабируемости LLM: облачный анализ с помощью AWS Fargate и Copilot
В динамичной области искусственного интеллекта все большее распространение получают модели больших языков (LLM). Они жизненно важны для различных приложений, таких как интеллектуальные..