指针基础应用的测试

本文演示了在C语言中如何使用指针进行变量的读取、赋值和清理操作,通过输入三个整数,展示指针如何引用并修改这些变量的值。

好久不写,指针都忘了,写个简单的小程序测试一下。

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功能:输入3个数,然后输出,最后三个变量都归零。

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程序运行和编译的环境:

ubuntu 12.04.2LTS ; Linux  3.5.0-36-generic ; gcc version 4.6.3; Vi IMproved 7.3 

//Pointer tests

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

typedef struct{
	int num1;
	int num2;
}Test;

void main(){
	//Define the right type of pointer!!
	int i,j,test,*p;
	Test *q;
	Test tmp;

	printf ("Input the test number:");
	scanf ("%d",&test);
	p=&test;
	printf ("The number is %d\n",*p);

	printf ("Input the tmp.num1:");
	scanf ("%d",&tmp.num1);
	printf ("Input the tmp.num2:");
	scanf ("%d",&tmp.num2);

	printf ("Here's the tmp.num1.num2:");
	q=&tmp;
	printf ("%d %d\n",q->num1,q->num2);

	printf ("Clean the data...");
	*p=0;
	q->num1=0;
	q->num2=0;
	printf ("\n%d %d %d\n",test,q->num1,q->num2);
	printf ("END!\n");
	getchar();
}


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避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署性能优化;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系统鲁棒性。
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