12、Swift 函数全解析:从基础到高级特性

Swift 函数全解析:从基础到高级特性

1. 函数命名与参数默认值

在 Swift 中,函数和参数的命名是一门艺术。对于像 divisionDescriptionFor(numerator:denominator:) 这样的函数,由于其在除法运算中涉及两个输入,命名时需要考虑参数的组合情况。而 printPersonalGreeting(to:) 没有多个参数,介词应作为外部参数名放在括号内。

函数调用时,所有参数都必须有值,可通过传递参数来提供。不过,Swift 的参数可以有默认值。若参数有默认值,调用函数时可省略该参数,函数将使用默认值。

以下是为 divisionDescriptionFor 函数添加默认参数值的示例:

func divisionDescriptionFor(numerator: Double, denominator: Double) {
    print("\(numerator) divided by \(denominator) is \(numerator / denominator)")
}
func divisionDescriptionFor(numerator: Double,
                            denominator: Double,
                            withPunctuation punctuation: String = ".") {
    print("\(numerator) di
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基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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