指针的算术运算

本文详细解释了C语言中指针执行整数加减运算的原理,包括如何计算指针的算术表达式及其结果。通过具体实例展示了在不同数据类型下指针移动的实际效果。

指针的算术运算

C语言允许你在指针执行整数的加减运算。如果pnptr指向一个整数,pnptr + 1 pnptr后在内存中的地址的下一个整数。pnptr - 1是在pnptr以前的整数地址。

请注意,pnptr + 1不在pnptr返回地址,但下一个对象,pnptr分型。如果pnptr指向一个整数(假设4字节),pnptr + 3意味着在pnptr 3个整数,这是12个地址后pnptr。如果pnptr指向一个char,这始终是1字节,pnptr + 3意味着在pnptr 3字符,这是3个地址后pnptr。

计算一个指针的算术表达式的结果时,编译器总是乘以整数操作数所指对象的大小。这就是所谓的缩放。

下面的程序:

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int nValue = 7;
int *pnPtr = &nValue;
 
cout << pnPtr << endl;
cout << pnPtr+1 << endl;
cout << pnPtr+2 << endl;
cout << pnPtr+3 << endl;

正如你所看到的,这些地址不同(7C 4 + 4 = 80的十六进制)。这是因为一个整数是4个字节,笔者的机器。

使用短而不是在同一程序:

1
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3
4
5
6
7
short nValue = 7;
short *pnPtr = &nValue;
 
cout << pnPtr << endl;
cout << pnPtr+1 << endl;
cout << pnPtr+2 << endl;
cout << pnPtr+3 << endl;
Outputs:


六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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