5、Rust编程:迭代器、向量、枚举与游戏开发

Rust编程:迭代器、向量、枚举与游戏开发

1. 迭代器:Rust的无名英雄

迭代器十分强大,虽然其语法需要一些时间来适应,但如果你熟悉.NET世界中的LINQ或C++20中的范围,就会发现它们有相似之处。大多数Rust代码都会大量使用迭代器,因为它们不仅功能强大,而且速度通常比手动编写等效的循环更快。编译器能够确保你不会进行危险的操作,例如读取数组末尾之外的数据,从而进行一系列优化。

运行程序示例:

cargo run
➾
Hello, what's your name?
❮
Bert
➾
Hello Bert, enjoy your treehouse.
❮
cargo run
➾
Hello, what's your name?
❮
Steve
➾
Hi Steve. Your milk is in the fridge.
❮
cargo run
➾
Hello, what's your name?
❮
bob
➾
You are not on the visitor list. Please leave.
❮

由于无法预测访客数量,数组的固定长度无法满足需求,而Rust的向量集合可以让你添加任意数量的访客。

2. 使用向量存储可变数量的数据

2.1 向量的动态可调整性

数组无法改变大小,而向量(Vec)则设计为动态可调整大小。它可以像数组一样使用,还能通过 push() 方法添加元素,理论上只要计算机内存足够,向量可以不断增长。

2.2 派生Debu

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器的建模仿真展开,重点介绍了基于Matlab的飞行器动力学模型构建控制系统设计方法。通过对四轴飞行器非线性运动方程的推导,建立其在三维空间中的姿态位置动态模型,并采用数值仿真手段实现飞行器在复杂环境下的行为模拟。文中详细阐述了系统状态方程的构建、控制输入设计以及仿真参数设置,并结合具体代码实现展示了如何对飞行器进行稳定控制轨迹跟踪。此外,文章还提到了多种优化控制策略的应用背景,如模型预测控制、PID控制等,突出了Matlab工具在无人机系统仿真中的强大功能。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及从事无人机系统开发的工程师;尤其适合从事飞行器建模、控制算法研究及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学建模的教学科研实践;②为无人机控制系统设计(如姿态控制、轨迹跟踪)提供仿真验证平台;③支持高级控制算法(如MPC、LQR、PID)的研究对比分析; 阅读建议:建议读者结合文中提到的Matlab代码仿真模型,动手实践飞行器建模控制流程,重点关注动力学方程的实现控制器参数调优,同时可拓展至多自由度或复杂环境下的飞行仿真研究。
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