12、深入理解状态机:从计算器到时间炸弹的实现

深入理解状态机:从计算器到时间炸弹的实现

1. 计算器状态机的完善与特点

在计算器的实现中,有两种情况需要特别关注。当处于特定状态时,为了准备输入第二个操作数,显示屏必须清空。而当“ - ”表示取反时,情况更为复杂,因为“新计算开始”的定义十分微妙。它指的是应用启动后或者用户点击取消之后的情况,但不包括计算器显示上一次计算结果的时候。

为了解决这个问题,创建了一个新的状态“begin”,用于捕捉“新计算开始”的特定行为。此时,初始转移指向“begin”而非“operand1”,其余部分与前一种情况类似,只是“begin”状态起到了“opEntered”的作用。

计算器基本完成后,还需要进行一些最后的完善工作,包括在适当的上下文中添加取消输入转换,以及添加一个“error”状态来处理溢出和除零错误。最终的计算器状态图展示了完整的状态转换。

在事件驱动系统编程中,主要挑战是确定针对给定事件应执行的适当操作。这些操作通常由事件的性质和当前上下文(即系统经历的过去事件序列)决定。传统的事件 - 动作范式忽略了上下文,导致代码中充斥着大量复杂的条件逻辑,也就是程序员所说的“意大利面条”代码。

而基于状态机的技术能够显著减少代码中的不同路径,并简化每个分支点的测试条件。状态机使事件处理明确依赖于事件的性质和系统的上下文(状态)。状态是“行为块”,事件 - 动作范式在每个状态内局部应用。状态概念是对系统历史的有用抽象,能够捕捉相关的刺激序列并忽略无关的序列。在扩展状态机中,状态对应系统行为的定性方面,而扩展状态变量(程序内存)对应定量方面。

事件是一种瞬时发生的情况,可使状态机执行操作。事件可以有参数,用于传达有关该事件的定量信息。当

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、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和寻优能力的评估,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在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和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和改进思路。; 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。
标题中的"EthernetIP-master.zip"压缩文档涉及工业自动化领域的以太网通信协议EtherNet/IP。该协议由罗克韦尔自动化公司基于TCP/IP技术架构开发,已广泛应用于ControlLogix系列控制设备。该压缩包内可能封装了协议实现代码、技术文档或测试工具等核心组件。 根据描述信息判断,该资源主要用于验证EtherNet/IP通信功能,可能包含测试用例、参数配置模板及故障诊断方案。标签系统通过多种拼写形式强化了协议主题标识,其中"swimo6q"字段需结合具体应用场景才能准确定义其技术含义。 从文件结构分析,该压缩包采用主分支命名规范,符合开源项目管理的基本特征。解压后预期可获取以下技术资料: 1. 项目说明文档:阐述开发目标、环境配置要求及授权条款 2. 核心算法源码:采用工业级编程语言实现的通信协议栈 3. 参数配置文件:预设网络地址、通信端口等连接参数 4. 自动化测试套件:包含协议一致性验证和性能基准测试 5. 技术参考手册:详细说明API接口规范与集成方法 6. 应用示范程序:展示设备数据交换的标准流程 7. 工程构建脚本:支持跨平台编译和部署流程 8. 法律声明文件:明确知识产权归属及使用限制 该测试平台可用于构建协议仿真环境,验证工业控制器与现场设备间的数据交互可靠性。在正式部署前开展此类测试,能够有效识别系统兼容性问题,提升工程实施质量。建议用户在解压文件后优先查阅许可协议,严格遵循技术文档的操作指引,同时需具备EtherNet/IP协议栈的基础知识以深入理解通信机制。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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