std::make_shared 是 C++11 引入的一个标准库函数,用于创建一个 std::shared_ptr,并在堆上分配所需的对象。

它的功能是将对象的创建和 shared_ptr 的初始化合并在一起,提高了效率和安全性。

使用方法:

auto ptr = std::make_shared<T>(args...);
  • T: 共享指针所管理的对象的类型。
  • args...: 传递给 T 构造函数的参数。

特点:

  1. 高效std::make_shared 会在一次内存分配中同时为对象和引用计数器分配空间,减少了单独使用 newstd::shared_ptr 时可能需要的两次内存分配。
  2. 安全:减少了手动 new 对象带来的内存泄漏风险,不需要显式 delete,因为 shared_ptr 会自动管理对象的生命周期。
  3. 简洁:相比于直接使用 new,它使代码更加简洁明了。

例子:

#include <iostream>
#include <memory> struct MyClass {
int value;
MyClass(int v) : value(v) {
std::cout << "MyClass constructor\n";
}
~MyClass() {
std::cout << "MyClass destructor\n";
}
}; int main() {
// 使用 make_shared 创建 shared_ptr
std::shared_ptr<MyClass> ptr = std::make_shared<MyClass>(42); std::cout << "Value: " << ptr->value << std::endl;
return 0;
}

输出

MyClass constructor
Value: 42
MyClass destructor

优点:

  • 性能:减少了内存分配和释放次数,提升了性能。
  • 简洁:避免手动使用 newdelete,代码更加清晰易懂。
  • 安全:自动管理内存,避免内存泄漏。

new 的区别:

// 使用 new 和 shared_ptr
std::shared_ptr<T> ptr(new T(args...)); // 使用 make_shared
auto ptr = std::make_shared<T>(args...);

区别

  1. make_shared 在堆上分配对象和引用计数器时只进行一次内存分配,而 newshared_ptr 组合时是两次内存分配。
  2. make_shared 更加安全,因为 shared_ptr 的构造和对象的分配是一体的,避免了潜在的内存泄漏风险。

因此,std::make_shared 是推荐的方式,除非在特定场景下需要精细控制对象的构造或内存管理。****

std::make_shared的更多相关文章

  1. Item 21: 比起直接使用new优先使用std::make_unique和std::make_shared

    本文翻译自modern effective C++,由于水平有限,故无法保证翻译完全正确,欢迎指出错误.谢谢! 博客已经迁移到这里啦 让我们先从std::make_unique和std::make_s ...

  2. std::shared_ptr(二)

    Defined in header <memory>       template< class T > class shared_ptr;   (since C++11)   ...

  3. tolua 转换 std::shared_ptr

    tolua 转换 std::shared_ptr 自从c++11以后std::shared_ptr几乎是比用的东西,经常会遇到类似如下应用 std::shared_ptr<Tst_ShareTe ...

  4. Item 25: 对右值引用使用std::move,对universal引用则使用std::forward

    本文翻译自<effective modern C++>,由于水平有限,故无法保证翻译完全正确,欢迎指出错误.谢谢! 博客已经迁移到这里啦 右值引用只能绑定那些有资格被move的对象上去.如 ...

  5. Item 20: 使用std::weak_ptr替换会造成指针悬挂的类std::shared_ptr指针

    本文翻译自modern effective C++,由于水平有限,故无法保证翻译完全正确,欢迎指出错误.谢谢! 博客已经迁移到这里啦 矛盾的是,我们很容易就能创造出一个和std::shared_ptr ...

  6. std::shared_ptr 和普通指针的转换

    相互转化见示例 struct test { int num; string name; }; test* pTest = new test(); std::shared_ptr<test> ...

  7. C++11 多线程编程 使用lambda创建std::thread (生产/消费者模式)

    要写个tcp server / client的博客,想着先写个c++11多线程程序.方便后面写博客使用. 目前c++11中写多线程已经很方便了,不用再像之前的pthread_create,c++11中 ...

  8. C++11 std::shared_ptr总结与使用

    最近看代码,智能指针用的比较多,自己平时用的少,周末自己总结总结.方便后续使用. std::shared_ptr大概总结有以下几点: (1) 智能指针主要的用途就是方便资源的管理,自动释放没有指针引用 ...

  9. std::shared_ptr 和 std::weak_ptr的用法以及引用计数的循环引用问题

    在std::shared_ptr被引入之前,C++标准库中实现的用于管理资源的智能指针只有std::auto_ptr一个而已.std::auto_ptr的作用非常有限,因为它存在被管理资源的所有权转移 ...

  10. C++11中std::bind的使用

    std::bind: Each argument may either be bound to a value or be a placeholder: (1).If bound to a value ...

随机推荐

  1. Windows系统解决VSCode终端无法输入问题

    最近重装了电脑系统(将原来的Win7装成Win10),重新安装了VSCode和git,也在VSCode里配置了git环境,但是在VSCode中的终端总是不显示.现记录下解决办法: 解决方法: 1.右键 ...

  2. java面试一日一题:rabbitMQ如何保证消息不丢失

    问题:请讲下rabbitMQ如何保证消息不丢失 分析:该问题属于概念题,同时也是一个设计方面的题,牵扯到部分设计层面的东西: 回答要点: 主要从以下几点去考虑, 1.rabbitMQ在保证消息不丢失方 ...

  3. ios的idp/iep证书的生成方法,无苹果电脑

    在这个多端开发的年代,出现了很多优秀的开发框架,比如hbuilder和uniapp等等.我们可以使用这些框架来开发APP,假如我们要打包ios的app,则需要一个idp/iep证书. 那么这个证书是如 ...

  4. 认识netty的基本组件

    Java NIO VS Netty 有了 Java NIO,而且 Netty 也是基于 Java NIO 实现,那么为什么不能直接用 Java NIO 来实现网络通信模块呢? 接下来我就给大家解释一下 ...

  5. 论文写作:写回复意见时的套话 (reviews and comments)

    Typos, Grammar, and Citation Errors: We acknowledge the need for a thorough proofreading to rectify ...

  6. 在docker 容器开启ssh , 并映射22端口到物理载体机上以使外网访问

    1.  运行某镜像以启动容器 docker run -it -p 127.0.0.1:5000:22 c7fe6d9267f8 /bin/bash -p 为指定端口, 127.0.0.1 为映射到的物 ...

  7. 同策略强化学习算法可以使用经验缓存池(experience buffer)吗 ??? 设计一个基于缓存池的改进reinforce算法,给出初步的尝试 ---------- (reinforce + experience buffer)

    本文使用代码地址: https://gitee.com/devilmaycry812839668/reinforce_with_-experience-buffer ================= ...

  8. Ubuntu18.04 server 双网卡,一个设置为静态IP, 一个设置为动态IP

    操作目的如题: 修改网络配置文件: sudo vim /etc/netplan/50-cloud-init.yaml 修改内容如下: # This file is generated from inf ...

  9. 强化学习框架chainerrl的安装

    源码地址: https://gitee.com/mirrors_chainer/chainerrl PS: 需要注意的是本文的安装方式并不能支持CUDA,也就是无法使用GPU进行计算:年久失修的计算框 ...

  10. 强化学习:连续控制问题中Actor-Critic算法的linear baseline

    最近在看连续控制问题,看到了一个Actor-Critic算法中手动扩展features和设置linear baseline的方法,这些方法源自论文:<Benchmarking Deep Rein ...