【笔试题】整理一

1.

struct mybitfields 
{ 
unsigned short a : 4; 
unsigned short b : 5; 
unsigned short c : 7; 
}test
void main(void)  
{ 
int i; 
test.a=2; 
test.b=3; 
test.c=0;
i=*((short *)&test); 
printf("%d/n",i); 
}

知识点:位域

使用位域的主要目的是压缩存储,其大致规则为:
1)如果相邻位域字段的类型相同,且其位宽之和小于类型的sizeof大小,则后面的字
段将紧邻前一个字段存储,直到不能容纳为止;
2)如果相邻位域字段的类型相同,但其位宽之和大于类型的sizeof大小,则后面的字
段将从新的存储单元开始,其偏移量为其类型大小的整数倍;
3)如果相邻的位域字段的类型不同,则各编译器的具体实现有差异;
4) 如果位域字段之间穿插着非位域字段,则不进行压缩;
5) 整个结构体的总大小为最宽基本类型成员大小的整数倍

分配的成员a-4位的空间, b-5位,c-7位,一共是16位,正好两个字节。下面画一个简单的示意:
变量名:位数
test    :15 14 13 12 11 10 9 |8 7 6 5 4 |3 2 1 0
test.a :                                                 |0 0 1 0
test.b :                                 |0 0 0 1 1 |
test.c :           0 0 0 0 0 0 0 |

在执行i=*((short *)&test);时,取从地址&test开始两个字节(short占两个字节)的内容转化为short型数据,即为0x0032,再转为int型为0x00000032,即50。输出的结果就是50。

注意:关于位结构体在内存中的存储问题
在C结构体中,如果一个位域A在另一个位域B之前定义,那么位域A将存储在比B小的位地址中。
如果一个位域有多个位时,各个位的排列顺序通常是按CPU的端模式(Endianess)来进行的,即在大端模式(bigendian)下,高有效位在低位地址,小端模式则相反。

2.。In C++, what does "explicit" mean? what does "protected" mean?

C++中的explicit关键字用来修饰类的构造函数,表明该构造函数是显式的,在某些情况下,我们要求类的使用者必须显示调用类的构造函数时就需要使用explicit,反之默认类型转换可能会造成无法预期的问题。

class Test1
{
public:
Test1(int n) { num = n; } //普通构造函数
private:
int num;
};
class Test2
{
public:
explicit Test2(int n) { num = n; } //explicit(显式)构造函数
private:
int num;
};
int main()
{
Test1 t1 = 12; //隐式调用其构造函数, 成功
Test2 t2 = 12; //编译错误,不能隐式调用其构造函数
Test2 t3(12); //显式调用成功
return 0;
}
Test1的构造函数带一个int型的参数,t1隐式转换成调用Test1的这个构造函数。而Test2的 构造函数被声明为explicit(显式),这表示不能通过隐式转换来调用这个构造函数,因此t2出现编译错误。
普通 构造函数能够被隐式调用。而explicit 构造函数只能被显示调用。

 3. 在C++的一个类中声明一个static成员变量有没有用?

    在C++类的成员变量被声明为static(称为静态成员变量),意味着它为该类的所有实例所共享,也就是说当某个类的实例修改了该静态成员变量,也就是说不管创建多少对象,static修饰的变量只占有一块内存。其修改值为该类的其它所有实例所见;而类的静态成员函数也只能访问静态成员(变量或函数)。static是加了访问控制的全局变量,不被继承。

例如:可以用于保存该类被实例化的次数

//.h
class Test
{
public:
    Test(); //普通构造函数
private:
    static int times;
public:
    static void TimesPlus();
    static int GetTimes();
};

//.cpp
int Test::times = 0; //注意static成员变量的初始化

Test::Test()
{
    TimesPlus();
}
int Test::GetTimes()
{
    return times;
}
void Test::TimesPlus()
{
    times++;
}


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【磁场】扩展卡尔曼滤波器用于利用高斯过程回归进行磁场SLAM研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了利用扩展卡尔曼滤波器(EKF)结合高斯过程回归(GPR)进行磁场辅助的SLAM(同步定与地图构建)研究,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法通过高斯过程回归对磁场空间进行建模,有效捕捉磁场分布的非线性特征,同时利用扩展卡尔曼滤波器融合传感器数据,实现移动机器人在复杂环境中的精确定与地图构建。研究重点在于提升室内等无GPS环境下定系统的精度与鲁棒性,尤其适用于磁场特征明显的场景。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建、状态估计流程及仿真实验设计。; 适合人群:具备定Matlab编程基础,熟悉机器人感知、导航或状态估计相关理论的研究生、科研人员及从事SLAM算法开发的工程师。; 使用场景及目标:①应用于室内机器人、AGV等在缺乏GPS信号环境下的高精度定与地图构建;②为磁场SLAM系统的设计与优化提供算法参考和技术验证平台;③帮助研究人员深入理解EKF与GPR在非线性系统中的融合机制及实际应用方法。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析算法实现细节,重点关注高斯过程回归的训练与预测过程以及EKF的状态更新逻辑,可通过替换实际磁场数据进行实验验证,进步拓展至多源传感器融合场景。
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