函数指针

#include<stdio.h>


void nianling(int n){printf("niangling :%d\n",n);}


void yaowei(int n){printf("yaowei:%d\n",n);}


void print(int *p){printf("%d ",*p);}


void add(int *p){*p +=10;}


void clear(int *p){*p = 0;}


void fill(int* p){static int n = 0;*p = ++n;}


void foreach(int a[],int n,void(*fp)(int *p))
{
        int i;
        for(i = 0;i<n;i++)
                (*fp)(a+i);// = fp(a+i);
}


void mul(int *p){*p *=10;}

int main(int argc,char* argv[])
{
        int a[5];
        int i;
        foreach(a,5,fill);//for( i = 0;i<5;i++)fill(a+i);
        foreach(a,5,add);//for( i = 0;i<5;i++)add(a+i);
        foreach(a,5,print);//for( i = 0;i<5;i++)print(a+i);
        printf("\n");
        foreach(a,5,clear);//for( i = 0;i<5;i++)clear(a+i);
        foreach(a,5,print);//for( i = 0;i<5;i++)print(a+i);
        printf("\n");
        foreach(a,5,fill);//for( i = 0;i<5;i++)fill(a+i);
        foreach(a,5,mul);//for( i = 0;i<5;i++)fill(a+i);
        foreach(a,5,print);//for( i = 0;i<5;i++)fill(a+i);
        printf("\n");


        if(argc<1) return 0;
        int* f(char);//f是一个函数,形参char类型,返回int*类型
        int(*p)(char);//p是一个指针,指向形参为char,返回int的函数
        printf("&main = %p,%p\n",&main,main);
        int(*q)();
        q = &main;

        (*q)(argc -1,argv);//q(argc-1,argv)
        //q = yaowei();返回类型不一致
        void(*fp)(int n);
        fp = nianling;
        fp(19);
        fp = yaowei;
        fp(11);




        return 0;
}


//对函数取地址 地址符号可有可无 


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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