前/后置自增操作符

先来看一段程序:

#include<stdio.h>
int main()
{
	int x = 3;
	int *p,*q;
	p = &x;
	q = &x;
	printf("%d\n",*p++);
	printf("%d\n",(*q)++);
	printf("%d\n",++(*q));
	printf("%d\n",x);	
	
	return 0;
}

运行结果如下:
在这里插入图片描述
你或许会疑惑这里的输出是怎么回事,且听我细细道来:

printf("%d\n", *p++);

这里 *p++ 的含义是:先解引用指针 p(即获取 p 所指向的值),然后将指针 p 自增。
注意:p++ 是后置自增操作符,这意味着它在当前表达式中使用的是 p 的原始值(即地址p),而自增操作会在表达式结束后生效。
因此,*p++ 的值是 3(因为 p 指向 x,x 的值为 3)。
然后,指针 p 被自增。但由于 p 只是一个普通的指针,并没有指向数组或其他连续内存区域,p++ 的结果实际上是没有意义的(但不会报错)。
输出结果为:3

printf("%d\n", (*q)++);

这里的 (*q)++ 的含义是:先解引用指针 q(即获取 q 所指向的值),然后对该值进行后置自增操作。
注意:(*q)++ 是对 q 所指向的值(即 x)进行自增,而不是对指针 q 本身进行自增。
在这个表达式中,(*q) 的值是 3,所以输出 3。
然后,x 的值被自增为 4。
输出结果为:3

printf("%d\n", ++(*q));

这里 ++(*q) 是前置自增操作符,表示先将 q 所指向的值(即 x)自增,然后返回自增后的值。
因此,x 的值从 4 自增为 5,并且输出的是自增后的值 5。
输出结果为:5

printf("%d\n", x);

此时,x 的值已经被上一步的 ++(*q) 改变为 5,因此输出 5。
输出结果为:5

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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