永恒赋值运算符调用循环C++模板类
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【中文标题】永恒赋值运算符调用循环C++模板类【英文标题】:Eternal assignment operator call loop C++ template class 【发布时间】:2020-12-03 12:06:31 【问题描述】:我有一个矩阵类,其中包含其成员函数的子集,
#ifndef _CMATRIX_CUH_
#define _CMATRIX_CUH_
#include <thrust/device_vector.h>
#include <assert.h>
template<class T>
class CMatrix
private:
size_t n_rows, n_cols;
T **data;
__host__ __device__ void allocate_data();
__host__ __device__ void deallocate_data();
public:
__host__ __device__ CMatrix(const size_t n_rows);
__host__ __device__ CMatrix(const size_t n_rows, const size_t n_cols);
__host__ __device__ CMatrix(const CMatrix &other);
__host__ __device__ ~CMatrix();
__host__ __device__ CMatrix& operator=(const CMatrix &rhs);
/****************************************************************************************
* Name : CMatrix
* Function : Class constructor, initializes parameters and variables
* Method :
* Author :
* Modified :
*****************************************************************************************/
template <class T>
__host__ __device__ CMatrix<T>::CMatrix(
const size_t n_rows // In: Amount of matrix rows
) :
n_rows(n_rows), n_cols(n_rows)
allocate_data();
template <class T>
__host__ __device__ CMatrix<T>::CMatrix(
const size_t n_rows, // In: Amount of matrix rows
const size_t n_cols // In: New amount of matrix columns
) :
n_rows(n_rows), n_cols(n_cols)
allocate_data();
template <class T>
__host__ __device__ CMatrix<T>::CMatrix(
const CMatrix<T> &other // In: Matrix/vector to copy
) :
n_rows(other.n_rows), n_cols(other.n_cols)
allocate_data();
for (size_t i = 0; i < n_rows; i++)
for (size_t j = 0; j < n_cols; j++)
data[i][j] = other.data[i][j];
/****************************************************************************************
* Name : ~CMatrix
* Function : Class destructor
* Method :
* Author :
* Modified :
*****************************************************************************************/
template <class T>
__host__ __device__ CMatrix<T>::~CMatrix()
deallocate_data();
/****************************************************************************************
* Name : operator=
* Function :
* Author :
* Modified :
*****************************************************************************************/
template <class T>
__host__ __device__ CMatrix<T>& CMatrix<T>::operator=(
const CMatrix<T> &rhs // In: Right hand side matrix/vector to assign
)
if (this == &rhs)
return *this;
deallocate_data();
return *this = CMatrix<T>(rhs);
/****************************************************************************************
Private functions
****************************************************************************************/
/****************************************************************************************
* Name : allocate_data
* Function :
* Author :
* Modified :
*****************************************************************************************/
template <class T>
__host__ __device__ void CMatrix<T>::allocate_data()
assert(n_rows > 0 && n_cols > 0);
data = new T*[n_rows];
for (size_t i = 0; i < n_rows; i++)
data[i] = new T[n_cols];
/****************************************************************************************
* Name : deallocate_data
* Function :
* Author :
* Modified :
*****************************************************************************************/
template <class T>
__host__ __device__ void CMatrix<T>::deallocate_data()
if (data == nullptr)
return;
for (size_t i = 0; i < n_rows; i++)
delete[] data[i];
delete[] data;
data = nullptr;
#endif
其中,当我在 main() 函数中调用赋值运算符时
CMatrix<double> t1(2);
CMatrix<double> t2(3);
t1 = t2;
由于赋值运算符一遍又一遍地调用自己并且永远不会返回,堆栈最终会出现分段错误,为什么?经过长时间的调试,我不知道是什么原因造成的。这不是教科书的三法则吗?我正在使用 const 引用并从分配中返回引用。是的,我知道我可以使用 std:: 等,问题是在我所知道的情况下,这在 Cuda 中是不可能的。
【问题讨论】:
【参考方案1】:赋值运算符 CMatrix::operator= 递归调用自身。
template <class T>
__host__ __device__ CMatrix<T>& CMatrix<T>::operator=(
const CMatrix<T> &rhs // In: Right hand side matrix/vector to assign
)
...
return *this = CMatrix<T>(rhs); // calls operator=
【讨论】:
该死,我不经意间认为那行只调用了复制构造函数,但显然情况并非如此,因为“this”已经存在..以上是关于永恒赋值运算符调用循环C++模板类的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章