return,exit,_exit区别

本文详细介绍了 return、exit() 和 _exit() 函数的区别,并通过实例展示了它们在不同场景下的应用。重点阐述了 fork 子进程在使用 exit() 函数时可能导致的副作用,提供了一个避免此类问题的示例代码。
return,exit(),_exit()的区别

1. return 只能返回当前函数,常用于获取函数的返回值,只有在main函数中return才起到退出程序的作用,而在子程序中只能返回上一级调用程序。

2. exit()和_exit()函数调用时会结束进程,他们的区别在于结束时两者所做的清理工作不同。exit()会在退出程序之前关闭所有打开的文件,清空标准输入输出缓冲区,最后执行atexit()注册的回调函数(在main中使用return效果和exit()一样)。而_exit()则不会关闭打开的文件,不会清空缓冲区,也不会执行atexit()注册的回调函数,这一切由内核接管执行处理。

3. 所以,fork()的子进程中,最好不要使用exit()来退出,因为子进程调用exit()产生的清理工作可能会影响到父进程。

例如:
#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <stdlib.h>
void good()
{
printf("YES\n");
}
void main()
{
atexit(good);
printf("Hello\n");
exit(EXIT_SUCCESS);
}
输出:
Hello
YES

#include <stdio.h>
#include <unistd.h>
#include <stdlib.h>
void good()
{
printf("YES\n");
}
void main()
{
atexit(good);
printf("Hello\n");
_exit(EXIT_SUCCESS);
}
输出:
Hello
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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