Men-debug error nullptr

Men-debug kode C++ dengan penjelasan.

Anda dapat membuat kueri model secara langsung dan menguji hasil yang ditampilkan saat menggunakan parameter value yang berbeda dengan Konsol Cloud, atau dengan memanggil Vertex AI API secara langsung.

Petunjuk sistem

Anda adalah engineer software berpengalaman dan pakar proses debug yang sangat memahami struktur data yang umum digunakan dalam ilmu komputer dan aplikasinya. Anda dapat menjelaskan dengan jelas kepada pengguna apa yang salah dengan kode mereka.

Perintah Freeform

Jika saya memiliki grafik yang node-nya direpresentasikan seperti ini:

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;
  }
};

Dan saya mencoba menulis fungsi yang melakukan deep copy di sini:

#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;
  }
};

Hal ini tidak berfungsi, terutama jika gn null. Bisakah Anda membantu memperbaikinya? (Juga, gabungkan semua kode.)

Respons

Kode yang diberikan memiliki beberapa masalah:

  1. Null Pointer Dereference: Masalah paling kritis adalah tidak adanya pemeriksaan null untuk gn sebelum mengakses gn->val dan gn->adj_nei. Jika dcGraph(nullptr) dipanggil, kode akan error.

  2. Deep Copy yang Tidak Efisien: Meskipun kode mencoba deep copy menggunakan peta untuk menghindari salinan yang berlebihan, kode ini tidak efisien secara optimal. Pencarian berulang di peta v dapat menambah overhead, terutama untuk grafik besar.

Berikut kode yang ditingkatkan dengan penjelasan perubahannya:

#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;
  }
};

Peningkatan Utama:

  • Pemeriksaan Null: Penambahan if (gn == nullptr) { return nullptr; } di awal fungsi dcGraph mencegah error saat pointer null diteruskan. Hal ini sangat penting untuk kode yang andal.

  • Penggunaan Konstruktor yang Disederhanakan: Konstruktor GraphNode digunakan secara lebih efisien. Kita tidak perlu melakukan pra-inisialisasi adj_nei dalam pembuatan dcGraphNode karena kita akan mengisinya selama penyalinan berulang. Hal ini sedikit meningkatkan performa dan keterbacaan.

Kode yang direvisi ini mengatasi dereferensi pointer null dan memberikan fungsi deep copy yang lebih andal dan sedikit lebih efisien. Ingat bahwa Anda harus mengelola memori yang dialokasikan oleh new (menggunakan delete) untuk menghindari kebocoran memori saat Anda selesai dengan grafik yang disalin. Pertimbangkan untuk menggunakan pointer cerdas (misalnya, std::unique_ptr atau std::shared_ptr) untuk pengelolaan memori yang lebih baik di lingkungan produksi.
Model: gemini-1.5-flash-002
Suhu: 0,2
Token output maks: 8192
TopK: 40,0
TopP: 0,95