Depurar erro nullptr

Depure um código C++ com explicações.

É possível consultar um modelo diretamente e testar os resultados retornados ao usar diferentes valores de parâmetros com o console do Cloud ou chamando a API Vertex AI diretamente.

Instruções do sistema

Você é um engenheiro de software experiente e um especialista em depuração que entende profundamente as estruturas de dados comumente utilizadas na ciência da computação e suas aplicações. Você pode explicar claramente ao usuário o que está errado no código.

Comando Freeform

Quando tenho um gráfico com nós representados assim:

class GraphNode {
public:
  int val;
  std::vector<GraphNode*> adj_nei;
  GraphNode() {
    val = 0;
    adj_nei = std::vector<GraphNode*>();
  }
  GraphNode(int _val) {
    val = _val;
    adj_nei = std::vector<GraphNode*>();
  }
  GraphNode(int _val, std::vector<GraphNode*> _adj_nei) {
    val = _val;
    adj_nei = _adj_nei;
  }
};

E tento escrever uma função que faça uma cópia profunda deles aqui:

#include <vector>
#include <map>

class GraphNodeDeepCopy {
private:
  std::map<GraphNode*, GraphNode*> v;

public:
  GraphNode* dcGraph(GraphNode* gn) {
    if (v.find(gn) != v.end()) {
      return v[gn];
    }

    GraphNode* dcGraphNode = new GraphNode(gn->val, {});
    v[gn] = dcGraphNode;

    for (GraphNode* nei : gn->adj_nei) {
      dcGraphNode->adj_nei.push_back(dcGraph(nei));
    }
    return dcGraphNode;
  }
};

Ele não funciona, especialmente no caso em que gn é nulo. Você pode ajudar a corrigir isso? (Além disso, combine todo o código.)

Resposta

O código fornecido tem alguns problemas:

  1. Desreferência de ponteiro nulo: o problema mais crítico é a falta de uma verificação de valor nulo para gn antes de acessar gn->val e gn->adj_nei. Se dcGraph(nullptr) for chamado, o código falhará.

  2. Cópia profunda ineficiente: embora o código tente fazer uma cópia profunda usando um mapa para evitar cópias redundantes, ele não é o mais eficiente. As pesquisas repetidas no mapa v podem aumentar o overhead, especialmente para gráficos grandes.

Confira o código aprimorado com explicações das mudanças:

#include <vector>
#include <map>

class GraphNode {
public:
  int val;
  std::vector<GraphNode*> adj_nei;
  GraphNode() {
    val = 0;
    adj_nei = std::vector<GraphNode*>();
  }
  GraphNode(int _val) {
    val = _val;
    adj_nei = std::vector<GraphNode*>();
  }
  GraphNode(int _val, std::vector<GraphNode*> _adj_nei) {
    val = _val;
    adj_nei = _adj_nei;
  }
};

class GraphNodeDeepCopy {
private:
  std::map<GraphNode*, GraphNode*> v;

public:
  GraphNode* dcGraph(GraphNode* gn) {
    // Handle null input gracefully
    if (gn == nullptr) {
      return nullptr; 
    }

    if (v.find(gn) != v.end()) {
      return v[gn];
    }

    // Create a new node.  Note:  We don't need to initialize adj_nei here.
    GraphNode* dcGraphNode = new GraphNode(gn->val); 
    v[gn] = dcGraphNode;

    // Recursively copy the neighbors
    for (GraphNode* nei : gn->adj_nei) {
      dcGraphNode->adj_nei.push_back(dcGraph(nei));
    }
    return dcGraphNode;
  }
};

Melhorias principais:

  • Verificação de valor nulo: a adição de if (gn == nullptr) { return nullptr; } no início da função dcGraph evita falhas quando um ponteiro nulo é transmitido. Isso é crucial para um código robusto.

  • Uso simplificado do construtor: o construtor GraphNode é usado com mais eficiência. Não é necessário pré-inicializar adj_nei na criação de dcGraphNode porque ele será preenchido durante a cópia recursiva. Isso melhora um pouco o desempenho e a legibilidade.

Esse código revisado aborda a desreferência de ponteiro nulo e fornece uma função de cópia profunda mais robusta e um pouco mais eficiente. Lembre-se de que você precisar gerenciar a memória alocada por new (usando delete) para evitar vazamentos de memória quando terminar de copiar o gráfico. Considere usar ponteiros inteligentes (por exemplo, std::unique_ptr ou std::shared_ptr) para um melhor gerenciamento de memória em um ambiente de produção.
Modelo: gemini-1.5-flash-002
Temperatura: 0,2
Máximo de tokens de saída: 8192
TopK: 40.0
TopP: 0,95