c++零基础语法课--1

1.命名空间

1.1命名空间的实质

命名空间的实质是重新生成了一个作用域,该作用域中可以命名属于自己的变量名称,这些名称可以和外部变量同名,但内部不能同名。

1.2命名空间的使用

1.命名空间中的内容,既可以定义变量,也可以定义函数

2.命名空间可以嵌套

namespace N2
{
 int a;
 int b;
 int Add(int left, int right)
 {
 return left + right;
 }
 
 namespace N3
 {
 int c;
 int d;
 int Sub(int left, int right)
 {
 return left - right;
 }
 }
}

3 . 同一个工程中允许存在多个相同名称的命名空间,编译器最后会合成同一个命名空间中。

我们在函数中访问变量的时候,如果未声明命名空间,编译器会默认先访问局部变量,如果没有就访问全局变量。

2.函数重载

实质:名字修饰(name mangling)

为什么C++支持函数重载,而C语言不支持函数重载呢?

c++在编译过程中存在名字修饰,而c语言不存在

gcc编译器的函数修饰后名字不变。而g++的函数修饰后变成【_Z+函数长度+函数名+类型首字母】。

应用:“extern”关键字

有时候在C++工程中可能需要将某些函数按照C的风格来编译,在函数前加extern “C”,意思是告诉编译器,将该函数按照C语言规则来编译。比如:tcmalloc是google用C++实现的一个项目,他提供tcmallc()和tcfree
两个接口来使用,但如果是C项目就没办法使用,那么他就使用extern “C”来解决。

extern "C" int Add(int left, int right);
int main()
{
 Add(1,2);
 return 0; }

注意:1.被extern后的那个c++函数不能在发生重载。
2.extern 一般用于头文件里的函数声明。

3.引用

1.引用特性:

  1. 引用在定义时必须初始化
  2. 一个变量可以有多个引用
  3. 引用一旦引用一个实体,再不能引用其他实体

2.常引用

void TestConstRef()
{
 const int a = 10;     a的权限为可读不可写
 int& ra = a;          ra的权限为可读可写  
 ra = a                权限发生了变大,编译器不允许。 
 const int& ra = a;    该句为正解
                       注:权限缩小的时候编译器允许。
 
 int& b = 10; 
 					   该语句编译时会出错,b为常量
 const int& b = 10;
 
 double d = 12.34;
 //int& rd = d; // 该语句编译时会出错,类型不同
 const int& rd = d; 
 }

double d = 12.34;
//int& rd = d; // 该语句编译时会出错,类型不同
const int& rd = d;

注意:这里double类型的变量要存在int类型之中时,会发生隐式类型转换,而当发生类型转换的时候(包括强制类型转换与隐式类型转换),该值会先用一个临时变量来存储,而临时变量可以看作一个常量,所以用 int&接收 double时 int& 前要加const修饰。

3.使用场景

  1. 做返回值
int& Count()
{
 int n = 0;
 n++;
 // ...
 return n; }

注意:return n 返回的实质是一个临时变量。因为我们调用完函数的时候,函数的栈空间会销毁,n是无法返回到主函数的,那为什么我们还能接收到n的值呢?那便是因为在栈销毁前,返回值先用一个临时变量存储起来了。下面我们便对其进行验证:
当我们假设我们返回的是c,那我们用int& 去接收这个数是可以的,但此时编译器却会报错。我们再看:
在这里插入图片描述当我们对其进行常属性修饰后,编译器不在报错,得证c在返回前先被存在了一个临时变量当中。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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