C语言错题集

1、

函数foo的原型如下,则foo(0xAABB4455)返回结果( D )

unsigned int foo(unsigned int _in)

{

        unsigned char ret = 0, uc = -1;

        return _in>>24 ^ uc;

}

A.0xAA

B.0xBB

C.0x44

D.0x55

解题思路:

在32位系统中,unisigned int占4个字节

_in = 0x AA BB 44 55 (十六进制每8位一组)

字节序内容说明
第 3 字节0xAA最高字节(bit 31–24)
第 2 字节0xBB次高字节(bit 23–16)
第 1 字节0x44次低字节(bit 15–8)
第 0 字节0x55最低字节(bit 7–0)

_in >> 24 就是右移24位(即移动3个字节) =  0x00 00 00 AA = 0xAA

uc = -1转换成32位用补码来表达就是 0xFF FF FF FF

unsigned char uc = 0xFF

0xAA ^ 0xFF -> 1010 1010 ^ 1111 1111 = 0101 0101 (0x55)

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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