一些要打上几万遍养成好习惯的模式代码:对cwj说的,你有空就要打上好几百次哦,别忘记了...

本文介绍了C++中new/delete NULL模式的应用,C语言中使用malloc/free进行内存管理的方法,以及通过fgets限制输入字符等实用技巧。还展示了如何利用可变参数函数处理不同数量的输入参数。

1.new delete NULL的模式 C++:(帮助我们记住要释放空间)

father * fp=new son();

delete fp;

fp=NULL;

2.scanf while getchar() \n 的模式c: (帮助我们scanf的标准写法)

int iReturn = scanf("%d %f",&n,&f);//得到有效输入参数个数

while(getchar()!='\n');//清空缓冲区

if(2==iReturn){//判断是否正确输入}

3.malloc() free() C : 空间的申请与释放

int *hep=(int*)malloc(sizeof(int)*1);

if(NULL==hep)return NULL;

memset(hep,0,sizeof(int)*1);

free(hep);

hep=NULL;

4.fgets(str3,sizeof(str1),stdin); 通过fgets函数来达到限制输入字符的方式

if(str[end-2]!='\0' && str[end-2]!='\n')while(getchar()!='\n');

5. #include<stdarg.h> C:可变参数的实现

void printDouble(int size,...)

{

double iVar; int i=0;

va_list list;

va_start(list,size);

while(i++<size){

ivar=va_arg(list,double);

printf("%lf",ivar);

}

printf("\n");

va_end(list);

}

【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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