i++和++i

【问题描述】

设int arr[] = {6,7,8,9,10};

int *prtr = arr;

*(ptr++) += 123;

printf(” %d,%d “,*ptr,*(++ptr));

输出结果为( 8,8 )

【解析】

(1) ++i和i++的区别

【原则1】

i++;相当于int temp = i; i = i +1;
++i;相当于i = i+1; int temp = i;

【原则2】++操作对象必须是变量

例:

int a = 1,b = 1, c=0; c=((a++)++)+b; //错误的 a++ 使a等于a+1但返回的是a以前的值,一个数值不是变量,不能在++了,就是错误c2105,左值才能++ printf("%d\n",c);

将【line2】改为c=((a++)+1)+b;就可以了

【分析】

在执行*(ptr++) += 123后,ptr指向的位置为首地址+1,*(ptr++) 此时仍指向首地址。

在执行*(++ptr)后,*(ptr++)和*ptr都指向下一个地址

(2) printf的执行顺序是自右向左的

【扩展】

设int arr[] = {6,7,8,9,10};

int *prtr = arr;

*(ptr++) += 123;

printf(” %d,%d “,*(++ptr),*ptr);

输出结果为( 8,7 )

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[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在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础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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