指针数组和数组指针

这篇博客深入探讨了指针数组和数组指针的概念。通过示例,解释了如何定义和使用指针数组,以及如何表示和访问二维数组。文章强调了数组名作为指针的特性,并展示了如何通过解引用操作访问数组元素。同时,还介绍了如何利用数组指针处理二维数组,尤其是如何通过指针操作访问二维数组的各个元素。

指针数组

本质上是数组,让我们来看一下它是如何定义的

int a,b;
int* p[2]={&a,&b};

如图定义了一个名为p的数组,有两个指针类型的元素,每个指针是int*类型的,也可以放入数组名,因为数组名本质上就是一个指针变量,*是解引用操作,*p可以通过p内存储的地址,找到这个地址对应的值,大概可以看成  int* arr=arr[0] ,所以*arr得到的值就是arr[0]里的值

数组指针

本质上是指针

int arr[]={1,2,3}
int (*p)[10]=&arr;

因为【】的优先级要高于*,所以要加括号来保证这是个指针变量,而p保存了一个一维数组的地址

数组指针可以用于二维数组的表示,

int a[][]={{1,2}{3,4}};

int(*p)=a

由于本质上二维数组是由多个一维数组组成的,所以它的数组名就代表首元素的地址,二维数组的首元素是一个第一个一维数组,a就相当于一个一维数组的地址

*(*(p+i)+j)就可以找到一个二维数组的所有元素

数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数∞-范数约束)的电热综合能源系统研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“数据驱动的两阶段分布鲁棒(1-范数∞-范数约束)的电热综合能源系统研究”展开,提出了一种结合数据驱动与分布鲁棒优化方法的建模框架,用于解决电热综合能源系统在不确定性环境下的优化调度问题。研究采用两阶段优化结构,第一阶段进行预决策,第二阶段根据实际场景进行调整,通过引入1-范数∞-范数约束来构建不确定集,有效刻画风电、负荷等不确定性变量的波动特性,提升模型的鲁棒性实用性。文中提供了完整的Matlab代码实现,便于读者复现验证算法性能,并结合具体案例分析了不同约束条件下系统运行的经济性与可靠性。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论Matlab编程基础的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事综合能源系统、鲁棒优化、不确定性建模等相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①掌握数据驱动的分布鲁棒优化方法在综合能源系统中的应用;②理解1-范数∞-范数在构建不确定集中的作用与差异;③学习两阶段鲁棒优化模型的建模思路与Matlab实现技巧,用于科研复现、论文写作或工程项目建模。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注不确定集构建、两阶段模型结构设计及求解器调用方式,同时可尝试更换数据或调整约束参数以加深对模型鲁棒性的理解。
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