C-指针

1.

void change(int  x,int y)
{
    int tmp;
    tmp=x;
    x=y;
    y=tmp;
}
int  main()
{
    int a=3;
    int b=5;
    change(a,b);
    printf("a=%d, b=%d\n",a,b);
}

输出结果:a=3, b=5
由此可以看出, 在调用函数的时候,并没有改变a, b本身的值。所以说,函数调用是值传递。

void change(int * x,int *y)
{
    int tmp;
    tmp=*x;
    *x=*y;
    *y=tmp;
}
int  main()
{
    int a=3;
    int b=5;
    change(&a,&b);
    printf("a=%d, b=%d\n",a,b);
    return 0;
}

输出结果:a=5, b=3
如果运用指针,就改变了本身的值。
2.
int * p (指向int型的指针,也可指向int 数组);
int **p(二级指针,指向int 型的数据);
int p[n]([]优先级高,理解为int (p[n]));
int (*p)[n](二维数组指针);
int p()(函数,返回int );
int (*p)()(函数指针,指向原型为int func()的函数);
3.
而我们要知道怎样定义一个指针指向函数,int (*p)(int,int)这是固定写法,前面的int是指针将来指向的函数的返回值的类型,如果没有函数返回值,那就是void,后面括号里的两个int 当然就是指针将指向的函数的形参。指针指向函数用起来确实有点抽象,要想熟练运用的话就多去做一些这方面的练习吧!

int sum(int x,int y)
{
    return x+y;
}
int main()
{
    int a=5;
    int b=6;
    int (*p)(int,int);
    p=sum;
    int result=(*p)(a,b);
    printf("The result is %d\n",result);
    return 0;
}

输出结果:
The result is 11

数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数和∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数和∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性和实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现和验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数和∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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