静态变量 static 浅谈

声明之前加上static,就是静态变量。全局变量和静态全局变量都是静态存储的;在存储上无区别。区别在于他们的作用域;全局变量的作用域是整个源程序,当源程序有多个源文件组成时,全局变量在各个源程序文件都是有效的;而静态全局变量怎被限制了作用域,只在定义该变量的源文件内有用在同一程序的其他源文件不能使用!
还有静态全局变量只初始化一次,防止在其他源文件调用!而全局变量可以在其他源文件初始化!!
demo呈现:
在一个for循环中实现动态排版效果:

- (void)viewDidLoad

{

    [super viewDidLoad];

    static int _height = 0;

    for (int j = 0; j<5; j++) {

        UILabel *lab = [[UILabel alloc]init];

  lab.textAlignment = UITextAlignmentLeft;

        lab.lineBreakMode = UILineBreakModeWordWrap;

        lab.numberOfLines = 0;

        lab.font = [UIFont systemFontOfSize:13.0f];

        lab.backgroundColor = [UIColor clearColor];

NSString * _connet = [NSString stringWithFormat:@"我的祖国我的祖国我的祖国我的祖国我的祖国我的祖国我的祖国我的祖国"];//_connet的内容可以是动态内容

        [lab setText:_connet];

        CGSize constraint = CGSizeMake(100, 2000);//label内容设置大小

        CGSize size = [_connet sizeWithFont:[UIFont systemFontOfSize:13.0f]constrainedToSize:constraint1 lineBreakMode:UILineBreakModeWordWrap];

        lab.frame = CGRectMake(100, _height+50, 100, size.height);

        _height = lab.frame.origin.y+lab.frame.size.height-50;//需要减去50,避免重复增加

        [self.view addSubview:lab];

        [lab release];

    }

}

这是我在项目中遇到的一个知识点,分享给大家。

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、密集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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