一分钟了解指针和引用区别

1.从内存分配的角度

   指针会开辟新的内存区域,引用和原来对象共享内存,不会再分配内存空间

2.从初始化角度

  指针可以先初始化,然后在给它附值,并且后面还可以修改,比如:int *p,p=&a,p=&b

  引用初始化的时候必须赋值,附完值不能在改变 比如:int &b=a; 表示b是a的一个引用,这样b和a绑定在一块,不能再用b去引用其他对象

3.从访问方式

  引用是直接访问,指针则是间接访问。


下面来看个例子:  交换a,b的值


#include <stdio.h>
void main()
{
  void firstExange(int *a, int *b);

  void secondExanget(int &a,int &b);
  int c=3,d=4;
  int *p = &c;
  int *q = &d;
  firstExange(p,q);
  printf("first:c=%d,d=%d\n",c,d);         

  secondExange(c,d);             
  printf("second:c=%d,d=%d\n",c,d);

}


void firstExange(int *a, int *b)
{
  int temp;
  temp = *a;
  *a = *b;
  *b=temp;
}

void secondExange(int &a,int &b)

{

    int temp ;

   temp  = a;

   a= b;

   b=temp;

}

输出结果是first:c=4,d=3  second:c=3,d=4; 

可以看出这两种方式都可以实现交换


基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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