6、C++编程中的关键技术解析

C++编程中的关键技术解析

1. 引用传递语义

在编程过程中,可能会遇到函数调用时传递的对象未被修改的问题。例如在冒泡排序中,最初的 bubble_sort 函数定义为 void bubble_sort(vector<int> vec){ /* ... */ } ,此时传递的 vec 是按值传递,函数内部对 vec 的修改不会影响到 main 函数中的原始向量。将其改为引用传递 void bubble_sort(vector<int> &vec){ /* ... */ } 后,问题得到解决。

引用是对对象的间接引用,通过在类型名和引用名之间插入 & 来声明,例如:

int ival = 1024;  // 一个int类型的对象
int *pi  = &ival; // 指向int类型对象的指针
int &rval = ival; // 对int类型对象的引用

引用一旦初始化,就不能重新引用其他对象。当引用作为函数参数时,对引用的操作实际上是对引用所指对象的操作。例如 swap 函数:

void swap(int &val1, int &val2)  
{  
    int temp = val1;  
 
【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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