haxe的cpp_target是如何加入内置调试功能的

HXCPP调试功能解析
本文探讨了HXCPP模块的内置调试功能实现原理。通过分析Haxe源码及HXCPP代码,揭示了如何利用宏插入来记录文件名、行号等信息,并通过检查断点函数实现程序调试。

在gamehaxe.com上huge介绍了hxcpp模块的内置调试功能,我有些好奇它是怎么实现的,就开始翻看相应的代码。

 

首先,从haxe源码看,haxe是用OCaml编译出来的(OCaml不太熟悉),而haxe的作用是先把hx源码转为对应的as3/cpp/java代码,再编译成目标程序。从haxe源码中的gencpp.ml里能看到许多HXCPP_DEBUGGER和HX_STACK_XXXX的宏,说明haxe在hx->cpp过程中,插入了大量的宏来处理当前的文件名、行号、变量等信息。

 

再来看hxcpp的代码,在include/hx/Debug.h中能看到HX_STACK_XXXX的定义,例如

 

#ifdef HXCPP_DEBUGGER
#define HX_STACK_LINE(l) { __autostack.mLocation->mLine=l; if (hx::gBreakpoint) hx::CheckBreakpoint(); }
#else
#define HX_STACK_LINE(l) { __autostack.mLocation->mLine=l; }
#endif

 这样目标程序执行时,每行haxe代码所对应的cpp代码之前,都是执行这个CheckBreakpoint()函数,从而决定是否断点。

 

hxcpp实现了断点,但单步还没实现,huge说时间忙,不知道哪个版本会有结果,期待吧。

【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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