while的一个小陷阱

先看一段代码示例
#pragma warning(disable:4996)
# include"copy.h"
char * mystrcpy( char * desc,const char * src)
{
    char *ret=desc;
    assert((src != NULL) && (desc!=NULL));
    while (*desc++ = *src++);
    return ret;
}
为了让代码看起来更加的简洁美观,我一直喜欢这样写while,而且也没出过什么问题。但是这样写是否存在问题,看一下下面这个示例,想一想输出结果是多少?
# include<stdio.h>
int main()
{
    int k = 10;
    while (k--)
    printf("%d\n", k);
}
看一下结果

运行结果

再看一段代码,想想看输出结果是多少。
#pragma warning(disable:4996)
# include<stdio.h>
int main()
{
    int k = 10;
    while (k--);
    printf("%d\n", k);
}

运行结果

这两段代码看完起来似乎一模一样,但是区别在于第一段代码while (k--),而第二段中是while (k--);,在这里的代码段中while (k--)是错误写法(本意是打印循环结束后的循环变量k),while (k--);是隐患写法,一旦while (k--);;写漏,那么while(k--)所表达的意思也就成了
while(k--)
{
    printf("%d\n", k);
}
写在最后,在追求美观的同时一定要遵循代码规范,一定不要养成不好的习惯。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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