10、Python 高阶编程:函数、数据类型与编程范式深度解析

Python 高阶编程:函数、数据类型与编程范式深度解析

1. 高阶函数

在 Python 里,高阶函数是一种强大的编程概念,它允许将函数当作普通值来使用,既可以把函数作为参数传递给其他函数,也能将函数作为返回值返回。这得益于 Python 中一切皆对象的特性,函数自然也不例外。

1.1 高阶函数示例

下面是一个简单的高阶函数示例:

def greet(lang):
    def greet_es():
        print("Hello")
    def greet_en():
        print("Hi")
    def greet_fr():
        print("Salut")
    lang_func = {"es": greet_es,
                 "En": greet_en,
                 "Fr": greet_fr}
    return lang_func[lang]

f = greet("is")
f()

在这个示例中, greet 函数接收一个语言参数 lang ,在函数内部定义了几个子函数,分别用于不同语言的问候。然后创建了一个字典 lang_func ,将语言代码作为键,对应的问候函数作为值。最后,根据传入的 lang 参数返回相应的问候函数。

1.2 使用 map r

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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