参考函数

在前三课,你学到了传递的参数的值,参考函数,和地址。在本节中,我们将考虑返回值返回给调用者通过所有三个方法问题。

事实上,从一个函数的地址值,它的调用者返回值,或参考作品几乎完全相同的方式作为参数传递给一个函数是。所有的好处和缺点的每个方法都存在。两者之间的主要差别是,数据流的方向是相反的。然而,有一个更增添了几分复杂,因为在一个函数的局部变量超出范围的函数返回时,我们需要考虑这种效果在每个返回类型。

(作者注:这节课有一个有趣的课数,因为它最初是从7章略)

返回值

返回值是最简单和最安全的返回类型使用。一个值时,返回的值,该值的一个副本被返回给调用者。是按值传递的,你可以通过文字返回值(如5),变量(如X),或表达(如x + 1),这使得价值非常灵活的回报。

通过价值回归的另一个优点是,您可以返回变量(或表达式),涉及的局部变量在函数声明。因为变量的功能超出范围之前,评估,和副本的值返回给调用者,没有问题,当变量超出范围在函数的末尾。

int DoubleValue(int nX)
{
    int nValue = nX * 2;
    return nValue; // A copy of nValue will be returned here
} // nValue goes out of scope here
Return by value is the most appropriate when returning variables that were declared inside the function, or for returning function arguments that were passed by value. However, like pass by value, return by value is slow for structs and large classes.


【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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