两个小BUG

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以下代码
//PlayerData.h
struct PlayerData
{
};

//Player.h
class PlayerData; //应该为struct PlayerData;  
class CPlayer
{
public:
 static CPlayer* CreatePlayer(PlayerData* pInfo);
};


//Player.cpp
#include "PlayerData.h"
CPlayer* CPlayer::CreatePlayer(PlayerData* pInfo)
{
 ......
}

//PlayerManager.cpp
#incluce "Player.h"
void CPlayerManager::XXX(...)
{
 CPlayer::CreatePlayer(xxxx);
}
错误为:编译通过,但Link出错,提示为PlayerManager::XXX函数无法识别该函数CPlayer::CreatePlayer(class PlayerData*)

 

 

=======================================================================

工程common中
class IAAA
{
virtual void OnTimer(time_t );
}

 

工程AAA.lib中
class CAAA
{
virtual void OnTimer(time_t );
}

 

工程BBB.exe
IAAA* p = CreateAAA();
time_t t; 
p->OnTimer(t);


问题为:BBB.exe中调用OnTimer函数时,esp指针被破坏
原因为: 在AAA.lib中因为定义了宏_USE_32BIT_TIME_T,所以time_t被解析为long类型,
 在BBB.exe中没有定义该宏,所以time_t被定义为__int64

函数执行时:
 push 8字节大小的参数到堆栈      //BBB.exe中
 函数体
 ret 4 认为参数是long,所以只返回4个字节  //AAA.lib

所以esp被破坏

【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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