emacs 源码分析(三)

<2023-11-06 Mon>

emacs源码分析(三)

这次来分析TAG_PTR宏定义(将指针变成Lisp_Object),首先看LISP_INITIALLYgdb中展开的样子:

(gdb) macro exp LISP_INITIALLY(w)
expands to: (w)

从上面输出可以看出LISP_INITIALLY的相关定义走的是这个分支:

/* A Lisp_Object is a tagged pointer or integer.  Ordinarily it is a
   Lisp_Word.  However, if CHECK_LISP_OBJECT_TYPE, it is a wrapper
   around Lisp_Word, to help catch thinkos like 'Lisp_Object x = 0;'.

   LISP_INITIALLY (W) initializes a Lisp object with a tagged value
   that is a Lisp_Word W.  It can be used in a static initializer.  */

typedef Lisp_Word Lisp_Object;
# define LISP_INITIALLY(w) (w)
enum CHECK_LISP_OBJECT_TYPE {
   
    CHECK_LISP_OBJECT_TYPE = false };

再看关于LISP_WORD_TAG(tag)gdb相关输出:

(gdb) p pI
$23 = "l"

(gdb) p (int)EMACS_INT_WIDTH
$24 = 64

(gdb) p (int)VALBITS
$25 = 61

(gdb) p EMACS_INT_MAX
$26 = 9223372036854775807

(gdb) p VAL_MAX
$27 = 2305843009213693951

(gdb) macro exp LISP_WORD_TAG(tag)
expands to: ((Lisp_Word_tag) (tag) << (((0x7fffffffffffffffL >> (3 - 1)) / 2 < (0x7fffffffffffffffL)) ? 0 : VALBITS))

对应代码:

enum Lisp_Bits
  {
   
   
    
基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池和微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景和技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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