emacs 源码分析(四)

<2023-11-08 Wed>

emacs源码分析(四)

在调试emacs源码时一个使用gdb的小技巧:如果要查看一个Lisp_Symbol结构体变量中名称的字符串可以这么来,比如这个0xdd70就是一个Lisp_Symbol变量,它对应的名称字符串是"top-level",如下:

(gdb) p XSTRING(XSYMBOL(0xdd70).u.s.name).u.s.data
$8 = (unsigned char *) 0x100a6c4c3 <o_fwd+15843> "top-level"
(gdb) macro define sym_name(lisp_obj) XSTRING(XSYMBOL(lisp_obj).u.s.name).u.s.data
(gdb) p sym_name(0xdd70)
$9 = (unsigned char *) 0x100a6c4c3 <o_fwd+15843> "top-level"
(gdb) macro exp sym_name(Lisp_Object)
expands to: XSTRING(XSYMBOL(Lisp_Object).u.s.name).u.s.data

需要解释一下的话:

  1. XSYMBOLLisp_Object中获得Lisp_SymbolLisp_Symbolu.s.name里存放着Lisp_Object
  2. XSTRINGLisp_Object里获得Lisp_StringLisp
【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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