孙鑫 Lesson1 window

本文介绍了一个使用C++在Windows平台上创建简单窗口应用程序的例子。通过详细展示WinMain函数及窗口过程函数WinSunProc的实现,读者可以了解到如何响应各种窗口消息如字符输入、鼠标点击等,并进行基本的绘图操作。

#include <Windows.h>
#include <stdio.h>


LRESULT CALLBACK WinSunProc(
HWND hwnd,
UINT uMsg,
WPARAM wParam,
LPARAM lParam
);


int WINAPI WinMain(
HINSTANCE hInstance,
HINSTANCE hPrevInstance,
LPSTR  lpCmdLine,
int    nCmdShow
)
{

//设计窗口
WNDCLASS wndcls;
wndcls.cbClsExtra=0;
wndcls.cbWndExtra=0;
wndcls.hbrBackground=(HBRUSH)GetStockObject(BLACK_BRUSH);
wndcls.hCursor=LoadCursor(NULL,IDC_CROSS);
wndcls.hIcon=LoadIcon(NULL,IDI_ERROR);
wndcls.hInstance=hInstance;
wndcls.lpfnWndProc=WinSunProc;
wndcls.lpszClassName="Test2016";
wndcls.lpszMenuName=NULL;
wndcls.style=CS_HREDRAW | CS_VREDRAW;
RegisterClass(&wndcls);    //注册窗口

//创建窗口、显示窗口、更新窗口
HWND hwnd;
hwnd=CreateWindow("Test2016","Test C++'s window",WS_OVERLAPPEDWINDOW,0,0,600,400,NULL,NULL,hInstance,NULL);
ShowWindow(hwnd,SW_SHOWNORMAL);
UpdateWindow(hwnd);


MSG msg;
while(GetMessage(&msg,NULL,0,0))
{
TranslateMessage(&msg);  //翻译消息
DispatchMessage(&msg);  //分配消息
}
return 0;
}

//窗口回调函数
LRESULT CALLBACK WinSunProc(
HWND hwnd,
UINT uMsg,
WPARAM wParam,
LPARAM lParam
)
{
switch(uMsg)
{
case WM_CHAR:
char szChar[20];
sprintf(szChar,"char is %d",wParam);
MessageBox(hwnd,szChar,"Test",0);
break;
    case WM_LBUTTONDOWN:
MessageBox(hwnd,"mouse clicked","Test",0);
HDC hdc;
hdc=GetDC(hwnd);
TextOut(hdc,0,50,"计算机编程语言C++",strlen("计算机编程语言C++"));
ReleaseDC(hwnd,hdc);
break;
case WM_PAINT:
HDC hDc;
PAINTSTRUCT ps;
hDc=BeginPaint(hwnd,&ps);
TextOut(hDc,0,0,"testA",strlen("testA"));
EndPaint(hwnd,&ps);
break;
case WM_CLOSE:
if(IDYES==MessageBox(hwnd,"是否真的结束?","Test",0))
{
DestroyWindow(hwnd);
}
break;
case WM_DESTROY:
PostQuitMessage(0);
break;
default:
return DefWindowProc(hwnd,uMsg,wParam,lParam);
}
return 0;
}

LPCTSTR,其中T为宏	宏定义,用_T可以保证从ascii编码类型转换到unicode编码类型的时候,程序不需要修改, 用_T来保证兼容性
Fn=function、L=long、  W=WORD、 H=handle、 U=unsign
C=const ptr=pointer  P=pointer cb=count of bytes
Sz=string terminate by 0、 n=number	Abbreviation
LONG_PTR	表示32位与64环境下都兼容,32位下4个字节,64位环境下8个字节

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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