Go语言学习笔记(8)面向对象

本文详细介绍了如何在Go语言中实现二叉树结构,并通过具体代码示例展示了节点的创建、值的赋值及遍历过程。文章强调了指针在改变结构体内容中的作用,以及在结构体过大时使用指针接收者的考虑。

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package main

import "fmt"

func main() {
	//定义treeNode结构体
	var root treeNode

	root = treeNode{value:3}
	fmt.Println(root)
	fmt.Println()

	root.left = &treeNode{}
	root.left.print()
	fmt.Println()

	root.right = &treeNode{5,nil,nil}
	root.right.print()
	fmt.Println()

	root.right.left = new(treeNode)
	root.right.left.print()
	fmt.Println()

	root.left.right = createValue(2)
	root.left.right.print()
	fmt.Println()



	root.right.left.checkValue(4)
	root.right.left.print()
	fmt.Println()

	//var roots *treeNode
	//roots.setValue(200)
	//roots = &root
	//roots.setValue(300)
	//roots.print()

	root.traverse()

}


//定义结构体 struct
type treeNode struct {
	value int
	left, right *treeNode
}

//为结构体定义方法 打印
func (node treeNode) print() {
	fmt.Print(node.value)
}

func (node *treeNode) checkValue(value int) {
	node.value = value
}
//添加tree
func addValue(value int) *treeNode{
	return &treeNode{value:value}
}
//修改
func (node *treeNode) setValue(value int) {
	if node == nil {
		fmt.Println("nil也可以作为指针")
		return
	}
	node.value = value
}

func createValue(value int ) *treeNode{
	return &treeNode{value:value}
}

/**
 *排序
 */
func (node *treeNode) traverse() {
	if (node == nil) {
		return
	}

	//左子值
	node.left.traverse()
	node.print()
	node.right.traverse()
}


{3 <nil> <nil>}

0
5
0
2
4
02345
1:nil指针也可以调用方法
2:要改变内容必须使用指针接受者
3:结构过大也考虑使用指针接受者
4:建议一致性:如果是指针接受者,最好都是指针接受者
5:值接受者是go语言特有
内容概要:本文详细介绍了如何使用STM32微控制器精确控制步进电机,涵盖了从原理到代码实现的全过程。首先,解释了步进电机的工作原理,包括定子、转子的构造及其通过脉冲信号控制转动的方式。接着,介绍了STM32的基本原理及其通过GPIO端口输出控制信号,配合驱动器芯片放大信号以驱动电机运转的方法。文中还详细描述了硬件搭建步骤,包括所需硬件的选择与连接方法。随后提供了基础控制代码示例,演示了如何通过定义控制引脚、编写延时函数和控制电机转动函数来实现步进电机的基本控制。最后,探讨了进阶优化技术,如定时器中断控制、S形或梯形加减速曲线、微步控制及DMA传输等,以提升电机运行的平稳性和精度。 适合人群:具有嵌入式系统基础知识,特别是对STM32和步进电机有一定了解的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①学习步进电机与STM32的工作原理及二者结合的具体实现方法;②掌握硬件连接技巧,确保各组件间正确通信;③理解并实践基础控制代码,实现步进电机的基本控制;④通过进阶优化技术的应用,提高电机控制性能,实现更精细和平稳的运动控制。 阅读建议:本文不仅提供了详细的理论讲解,还附带了完整的代码示例,建议读者在学习过程中动手实践,结合实际硬件进行调试,以便更好地理解和掌握步进电机的控制原理和技术细节。同时,对于进阶优化部分,可根据自身需求选择性学习,逐步提升对复杂控制系统的理解。
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