Go语言初识

go语言特性

自动垃圾回收

内存泄露的最佳解决方案是在语言级别引入自动垃圾回收算法(Garbage Collection,简称GC)。所谓垃圾回收,即所有的内存分配动作都会被在运行时记录,同时任何对该内存的使用也都会被记录,然后垃圾回收器会对所有已经分配的内存进行跟踪监测,一旦发现有些内存已经不再被任何人使用,就阶段性地回收这些没人用的内存。

更丰富的内置类型

Go语言内置了一个对于其他静态类型语言通常用库方式支持的字典类型(map)

新增的数据类型:数组切片(Slice)。我们可以认为数组切片是一种可动态增加的数组。

函数多返回值

func getName()(firstName, middleName, lastName, nickName string){
return "May", "M", "Chen", "Babe"
}
func getName()(firstName, middleName, lastName, nickName string){
firstName = "May"
middleName = "M"
lastName = "Chen"
nickName = "Babe"
return
}

并不是每一个返回值都必须赋值,没有被明确赋值的返回值将保持默认的空值.

函数调用:

fn, mn, ln, nn := getName()

只对该函数其中的某几个返回值感兴趣的话,也可以直接用下划线作为占位符来忽略其他不关心的返回值:

_, _, lastName, _ := getName()

错误处理

Go语言引入了3个关键字用于标准的错误处理流程,这3个关键字分别为defer、 panic和recover。

匿名函数和闭包

在Go语言中,所有的函数也是值类型,可以作为参数传递。 Go语言支持常规的匿名函数和
闭包

f := func(x, y int) int {
return x + y
}

类型和接口

Go语言的类型定义非常接近于C语言中的结构(struct),甚至直接沿用了struct关键字。Go语言也不是简单的对面向对象开发语言做减法,它还引入了一个无比强大的“非侵入式”接口的概念,让开发者从以往对C++和Java开发中的接口管理问题中解脱出来。

并发编程

Go语言引入了goroutine概念,它使得并发编程变得非常简单。通过使用goroutine而不是裸用
操作系统的并发机制,以及使用消息传递来共享内存而不是使用共享内存来通信。

通过在函数调用前使用关键字go,我们即可让该函数以goroutine方式执行。 goroutine是一种
比线程更加轻盈、更省资源的协程。 Go语言通过系统的线程来多路派遣这些函数的执行,使得
每个用go关键字执行的函数可以运行成为一个单位协程。当一个协程阻塞的时候,调度器就会自
动把其他协程安排到另外的线程中去执行,从而实现了程序无等待并行化运行。

Go语言实现了CSP(通信顺序进程, Communicating Sequential Process)模型来作为goroutine
间的推荐通信方式。在CSP模型中,一个并发系统由若干并行运行的顺序进程组成,每个进程不
能对其他进程的变量赋值。进程之间只能通过一对通信原语实现协作。

由于一个进程内创建的所有goroutine运行在同一个内存地址空间中,因此如果不同的
goroutine不得不去访问共享的内存变量,访问前应该先获取相应的读写锁。

反射

通过反射,你可以获取对象类型的详细信息,并可动态操作对象。

【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模与线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模与线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的建模策略。该方法通过对系统中多个相互耦合的DC-DC变换器进行统一建模,构建出整个微电网的集中状态空间模型,并在此基础上实施线性化处理,便于后续的小信号分析与稳定性研究。文中详细阐述了建模过程中的关键步骤,包括电路拓扑分析、状态变量选取、平均化处理以及雅可比矩阵的推导,最终通过Matlab代码实现模型仿真验证,展示了该方法在动态响应分析和控制器设计中的有效性。; 适合人群:具备电力电子、自动控制理论基础,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事微电网、新能源系统建模与控制研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网中多变换器系统的统一建模方法;②理解状态空间平均法在非线性电力电子系统中的应用;③实现系统线性化并用于稳定性分析与控制器设计;④通过Matlab代码复现和扩展模型,服务于科研仿真与教学实践。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解建模流程,重点关注状态变量的选择与平均化处理的数学推导,同时可尝试修改系统参数或拓扑结构以加深对模型通用性和适应性的理解。
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