Rust 学习笔记:关于宏的练习题

Rust 学习笔记:关于宏的练习题

参考视频:

  1. https://www.bilibili.com/video/BV1bvLYzaEkn

问题一

以下代码能否通过编译?若能,输出是?

macro_rules! manylet {
    ( $( $i:ident), * = $e:expr ) => {
        $(
            let mut $i = $e;
        )*
    }
}

fn main() {
    let mut s = String::from("A");
    manylet!(x, y = s);
    x.push_str("B");
    println!("{x}{y}");
}

答:不能通过编译。

在这里插入图片描述

替换宏后,main 函数变为:

fn main() {
    let mut s = String::from("A");
    // manylet!(x, y = s);
    let mut x = s;
    x.push_str("B");
    println!("{x}{s}");
}

因为后面还要打印 s,所以将 s 的所有权交给 x 是不允许的。

问题二

下面哪些是选择使用过程性宏而不是声明性宏的合理理由?

A. 你的宏需要整个语法项(item)作为输入, 而不仅仅是一个表达式
B. 你希望生成可变长度的代码序列
C. 你想要集成 Rust 的 derive 系统
D. 你的宏需要对用户写的代码进行复杂的语法分析

答:C、D。

问题三

下列哪一项最准确地描述了过程性宏的输入?

A. 输入是一个抽象语法树(abstract syntax tree)
B. 输入是一个字节字符串
C. 输入是一个有类型的控制流图(typed control-flow graph)
D. 输入是一组标记(tokens)序列

答:D。

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模与控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模与控制策略,结合Matlab代码与Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态与位置控制上具备更强的机动性与自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模与先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模与仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码与Simulink模型,逐步实现建模与控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性与适应性。
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