C++ 内联函数与宏

本文详细阐述了C++中内联函数和宏的原理、区别,并提供了使用建议,强调了避免过度使用宏,内联函数不宜过大过复杂,以及在特定情况下使用内联函数的重要性。

      内敛函数和宏两者的相同之处是,在其出现的地方将代码替换,但是区别很大。

      对于宏来说,C++中不赞成使用,除非程序中一定要使用宏时。宏只是在编译前(编译处理阶段)将程序中有关字符串替换成宏体,也不进行参数类型等的检查,容易出错。

     对于内联函数来说,岂不是通过函数调用实现的,是在调用该函数的程序处将它展开,这是在程序的编译期间完成的,期间进行诸如类型检测等过程,减少了错误的发生。

     在C++里面: 1) 宏尽量少用,或不用;

                               2)内联函数不宜过大,过复杂;

                                3)内联函数是建议性而非指令性的,过大过过复杂,会被系统忽略,而当成一般函数用了;

                                4)内联函数一般不要超过5行吗,而且经常要用时才声明称内联函数。


参考: C++中的内联函数inline总结

           函数调用会带来多少开销?

【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改进中。
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