"初始化次序"和"初始化列表中项目排列次序"之间外观错乱,会出现意想不到的危险

本文通过一个具体的C++类构造函数实例,详细解释了成员变量初始化的顺序问题,并揭示了为何实际执行顺序与预期可能不一致的原因。指出成员变量的初始化顺序取决于其声明顺序而非初始化列表中的顺序。

例子:

class X

{

   int i;

   int j;

public:

   X(int val):j(val),i(j){};

};

 

执行结果:

i = 未知数据

j = val

 

原因:

    在调用构造函数对成员变量i,j初始化时,不是按照初始化列表顺序去执行,而是按照成员变量定义顺序执行初始化

因此执行顺序为:

    i = j;

    j = val;

 

 

 

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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