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Go语言变量详解
package main
import "fmt"

func main(){
	/*
	变量:variable
	使用:
		step1:变量的声明,定义
			第一种:var 变量名 数据类型
					变量名=赋值

					var 变量名 数据类型=赋值

			第二种:类型推断,省略数据类型
					var 变量名 = 赋值

			第三种:简短声明,省略var
		step2:变量的访问,赋值和取值
			直接根据变量名访问
	 */
	//第一种:定义变量,然后进行赋值
	var num1 int
	num1 = 30
	fmt.Printf("num1:%d\n",num1)
	//写在一行
	var num2 int = 15
	fmt.Printf("num2:%d\n",num2)

	//第二种:类型推断
	var name = "精神小伙"
	fmt.Printf("type:%t,result:%s\n",name,name)

	//第三种:简短声明,定义
	sum := 100
	fmt.Println(sum)

	//多个变量同时定义
	var a,b,c int
	a=1
	b=2
	c=3
	fmt.Println(a,b,c)

	var m,n int=100,200
	fmt.Println(m,n)

	var n1,f1,s1 = 100,3.14,"go"
	fmt.Println(n1,f1,s1)

	var(
		studentName="hanmeimei"
		age=18
		sex="女"
	)
	fmt.Printf("name:%s,age:%d,sex:%s\n",studentName,age,sex)
}
package main

import "fmt"
var a int=1000 //全局变量
var b = 2000
func main(){
	/*
	注意点:
	1.变量必须定义才能使用
	2.变量的类型和赋值必须一致
	3.同一个作用域内,变量名不能冲突
	4.简短定义方式,左边的变量至少有一个是新的,如sex
	5.全局变量定义在函数外,但是不能使用简短定义定义全局变量
	6.变量的默认0直  0(int,float)
	7.定于的变量要使用,否则报错
	 */
	var num int
	num = 100
	fmt.Printf("num:%d,adress:%p\n",num,&num)

	num = 200
	fmt.Printf("num:%d,adress:%p\n",num,&num)

	var name string
	name = "100"
	fmt.Println(name)

	num,name,sex := 1000,"320","man"
	fmt.Println(num,name,sex)

	fmt.Println(a)

	var m int
	fmt.Println(m)

	var j float32
	fmt.Println(j)


}

num:100,adress:0xc00000a0c8
num:200,adress:0xc00000a0c8
100
1000 320 man
1000
0
0
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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