Cómo depurar el error de nullptr

Depura el código C++ con explicaciones.

Puedes consultar un modelo directamente y probar los resultados que se muestran cuando usas valores de parámetros diferentes con la consola de Cloud o con una llamada directa a la API de Vertex AI.

Instrucciones del sistema

Eres un ingeniero de software con experiencia y un experto en depuración que comprende en profundidad las estructuras de datos de uso general en la informática y sus aplicaciones. Puedes explicarle claramente al usuario qué está mal con su código.

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Si tengo un gráfico cuyos nodos se representan de la siguiente manera:

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;
  }
};

Y estoy tratando de escribir una función que realice una copia profunda aquí:

#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;
  }
};

No funciona, en especial en el caso de que gn sea nulo. ¿Puedes ayudarme a solucionarlo? (También combina todo el código).

Respuesta

El código proporcionado tiene algunos problemas:

  1. Desreferenciación de puntero nulo: El problema más grave es la falta de una verificación de nulo para gn antes de acceder a gn->val y gn->adj_nei. Si se llama a dcGraph(nullptr), el código fallará.

  2. Copia profunda ineficiente: Si bien el código intenta realizar una copia profunda con un mapa para evitar copias redundantes, no es lo suficientemente eficiente. Las búsquedas repetidas en el mapa v pueden agregar sobrecarga, especialmente para gráficos grandes.

Este es el código mejorado con explicaciones de los cambios:

#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;
  }
};

Mejoras clave:

  • Verificación de nulos: La adición de if (gn == nullptr) { return nullptr; } al comienzo de la función dcGraph evita fallas cuando se pasa un puntero nulo. Esto es fundamental para un código sólido.

  • Uso simplificado del constructor: El constructor GraphNode se usa de manera más eficiente. No necesitamos inicializar adj_nei de forma previa en la creación de dcGraphNode porque lo propagaremos durante la copia recursiva. Esto mejora ligeramente el rendimiento y la legibilidad.

Este código revisado aborda la anulación de referencia de puntero nulo y proporciona una función de copia profunda más sólida y ligeramente más eficiente. Recuerda que deberás administrar la memoria que asignó new (con delete) para evitar fugas de memoria cuando termines con el gráfico copiado. Considera usar punteros inteligentes (p.ej., std::unique_ptr o std::shared_ptr) para una mejor administración de la memoria en un entorno de producción.

Modelo: gemini-1.5-flash-002
Temperatura: 0.2
Cantidad máxima de tokens de salida: 8192
TopK: 40.0
TopP: 0.95