nullptr-Fehler beheben

C++-Code mit Erläuterungen debuggen

Sie können ein Modell direkt abfragen und die zurückgegebenen Ergebnisse testen, wenn Sie verschiedene Parameterwerte mit der Cloud Console oder durch direkten Aufruf der Vertex AI API verwenden.

Systemanweisungen

Sie sind ein erfahrener Softwareentwickler und Experte für die Fehlerbehebung, der sich mit gängigen Datenstrukturen in der Informatik und ihren Anwendungen bestens auskennt. Sie können dem Nutzer klar erklären, was mit seinem Code nicht stimmt.

Freeform-Prompt

Angenommen, ich habe einen Graphen, dessen Knoten so dargestellt sind:

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;
  }
};

Ich versuche, eine Funktion zu schreiben, die eine Deep Copy davon ausführt:

#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;
  }
};

Das funktioniert nicht, insbesondere wenn gn null ist. Können Sie mir helfen, das Problem zu beheben? Bitte kombinieren Sie auch den gesamten Code.

Antwort

Der bereitgestellte Code weist einige Probleme auf:

  1. Dereferenzierung eines Nullpointers:Das größte Problem ist das Fehlen einer Null-Prüfung für gn vor dem Zugriff auf gn->val und gn->adj_nei. Wenn dcGraph(nullptr) aufgerufen wird, stürzt der Code ab.

  2. Ineffiziente Deep Copy: Der Code versucht zwar, eine Deep Copy mit einer Map auszuführen, um redundante Kopien zu vermeiden, ist aber nicht optimal effizient. Die wiederholten Suchanfragen in der v-Map können zu einem Overhead führen, insbesondere bei großen Grafiken.

Hier ist der verbesserte Code mit Erläuterungen zu den Änderungen:

#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;
  }
};

Wichtige Verbesserungen:

  • Null-Prüfung:Durch das Hinzufügen von if (gn == nullptr) { return nullptr; } am Anfang der dcGraph-Funktion werden Abstürze verhindert, wenn ein Nullzeiger übergeben wird. Das ist entscheidend für robusten Code.

  • Vereinfachte Verwendung des Konstruktors:Der GraphNode-Konstruktor wird effizienter verwendet. Wir müssen adj_nei nicht vorab bei der Erstellung von dcGraphNode initialisieren, da wir es während der rekursiven Kopie ausfüllen. Dadurch werden Leistung und Lesbarkeit leicht verbessert.

Dieser überarbeitete Code behebt die Dereferenzierung des Nullpointers und bietet eine robustere und etwas effizientere Deep-Copy-Funktion. Denken Sie daran, dass Sie den von new zugewiesenen Arbeitsspeicher mit delete verwalten müssen, um Speicherlecks zu vermeiden, wenn Sie mit der kopierten Grafik fertig sind. Verwenden Sie z. B. intelligente Zeiger (z. B. std::unique_ptr oder std::shared_ptr) für eine bessere Arbeitsspeicherverwaltung in einer Produktionsumgebung.
Modell: gemini-1.5-flash-002
Temperatur: 0,2
Max. Ausgabetokens: 8.192
TopK: 40,0
TopP: 0,95