[Expert C Programming] Notes (二)

本文分享了C编程中十个实用技巧,包括NULL的理解、const关键字的使用误区、switch语句的正确应用、函数可见性的控制等内容,帮助开发者提高编程水平。

<<Expert C Programming>> Notes (一)

这本书的精华实在太多了,呵呵,只能在精华部分再提取精华。当然下面的内容也不全是书上的,包含着自己的思想在里面.

第一条:一个‘L’的NULL和两个‘L’的NULL

请牢记这两句话:

一个‘L’的NUL用于结束一个ACSII字符串

两个‘L’的NULL用于表示什么也不指向(空指针)

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第二条:const关键字并不真正表示常量,如下面的一段程序:

const int two =2; switch(i) { case 1:printf("case 1/n"); break; case two:printf("case 2/n"); break; case 3:printf("case 3/n"); break; default:; } 上面的代码将产生一个编译错误,这并不是switch本身的过错,但这程序反应了const其实并不是真正的常量。

另外关于switch的“fall through”缺省采用,在97%情况下都是错误的!

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第三条:关于switch中的break!


code() { switch(line) { case h:doit(); break; case h2: if(x == STUFF) { do_first_stuff(); if(y == OTHER_STUFF) { break; } do_later_stuff(); }/*想跳到这边*/ initialize_modes_pointer();//这条语句就不会执行了 break; default: do_something(); } /*事实上跳到这边*/ }

上面的代码其实是滥用break的结果!在这边可以用goto或者把那条语句取反就可以了

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第四条:使一段代码第一次执行时的行为与以后执行时不同


generate_initialized(char * string) { static char separator=' '; printf("%c %s/n", separator, string); separator = ','; }

上面的程序,“第一次执行的前面加个空格”相比“最后一次执行,省略逗号后缀”对程序而言更简单了

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第五条:太多的缺省可见性!

定义C函数时,在缺省的情况下函数的名字是全局可见的,可以在函数的名字前加个冗余的extern关键字,但是如果想要限制这个函数的访问,就必须加个static关键字,如:

extern functuon pear() (/*在任何地方均可见*/)

static functuon pear() (/*在这个文件之外不可见*/)

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第六条:其实在变成中只要记住两个优先级就够了:乘法和除法先于加法和减法,在涉及其他的操作符时一律加上括号!

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第七条:用fgets()彻底取代gets()。fgets()函数对读入的字符数设置了一个限制,这样就不会超出缓冲区范围。应该把gets (line);


if(fgets(line,sizeof(line),stdin)==NULL) exit(1); .................................................................................................

第八条:关于结构的声明和变量的定义

一般的定义方式为:

struct veg{int weight,price_per; } onion,radish,turnip;

而比较容易阅读的方式为:

structure veg {int weight,price_per}; struct veg onion,radish,turnip; ..............................................................................................

第九条:参数在传递时首先尽可能的存放于寄存器中(追求速度)。int型变量i跟只包含一个int型成员的结构变量s在参数传递时方式可能完全不同。一个int型参数一般会被传递到寄存器中,而结构参数则很可能被传递到堆栈中。

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第十条:枚举具有一个优点:#define定义的名字一般在编译时被丢弃,而枚举名字则通常一直在调试器中可见,可以在调试代码时使用它们




基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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