形参与实参

本文详细解析了实参与形参的概念及其工作原理,阐述了如何通过正确的参数传递方式实现两个数值的数据交换。

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实参一般主要有:常量,变量和表达式;而形参只有一种:变量!形参只有在函数被调用时才会向内存申请空间,并在函数执行完之后释放所申请的空间。



上述代码没有实现两个数值的交换。当主函数运行时首先为num1,num2压入栈底,当调用realExchenge()函数时,为其形参申请空间,并将num1,num2空间的值复制一份赋值给形参所申请的空间里,初始栈顶指针向上偏移形参所申请的空间之上。也就是说形参和实参并不是同一空间;这样realExchenge()函数的运行并没有对实参num1,num2的空间的值操作,所以实参自始至终都不曾变化。

要实现上述函数所要实现的功能代码如下:



由上诉代码可知:形参所申请的空间one ,another指向num1,num2空间。当调用函数运行时形参的变化不会影响实参的值。并且将实参表达式的值复制一份,赋值给形参变量。也就是,把one所指向的num1空间的值复制,赋值给tmp,another所指向的num2空间的值复制给one所指向的空间,最后把tmp的值复制给another所指向的空间。完成数据的交换。

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和验进一步验证书中提出的理论和技术。
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