9、C语言中变量使用的常见错误与全局变量分析

C语言中变量使用的常见错误与全局变量分析

1. 经典错误:传递值而非指针

在C语言编程中,一个常见的错误是在调用 scanf 函数时传递变量的值而不是变量的指针。以下是示例代码:

#include <stdio.h>
int main()
{
    int x;
    printf ("Enter X:\n");
    scanf ("%d", x); // BUG
    printf ("You entered %d...\n", x);
    return 0;
};

在这个例子中,变量 x 未被初始化,它包含来自局部栈的随机噪声。当调用 scanf 函数时,它会将用户输入的字符串解析为数字,并尝试将其写入 x ,但它将 x 视为内存地址。由于 x 的值是随机的, scanf 会尝试写入一个随机地址,这很可能导致程序崩溃。

有趣的是,一些调试版本的CRT库会在新分配的内存中填充一些明显的模式,如 0xCCCCCCCC 0x0BADF00D 。在这种情况下, x 可能包含 0xCCCCCCCC scanf 会尝试写入地址 0xCCCCCCCC 。如果你注意到程序试图写入这个地址,就知道

【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改进中。
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