5.3指针和数组

本文详细介绍了C语言中数组与指针的基本概念及相互之间的联系,包括如何定义数组和指针,以及如何通过指针操作数组元素等内容。

定义一个大小为10的数组a[10].

int a[10];

包含了a[0],a[1].......a[9]共计10个元素

定义指针

int *pa;

pa指向数组a的第0个元素,即pa为a[0]的地址。

pa=&a[0];

对数组元素a [ i ]的引用也可以写为* ( a + i )这样的形式,这一点至少初看起来很令人吃惊。在求数组元素a [ i ]的值时,C语言实际上先将其转换成* ( a + i )的形式然后再求值,因而在程序中这两种形式等价。当把取地址运算符&应用于这两种等价的表示形式时,可以知道& a [ i ]和a + i的含义也是相同的: a + i是a之后第i个元素的地址。相应的,如果p a是一个指针,那么表达式中可使用具有下标的指针p a,p a [ i ]与* ( p a + i )的含义一样。简而言之,一个用数组和下标实现的表达式可等价地用指针和和偏移量来实现。
然而,必须注意到,数组名字和指针之间仍然存在着一点区别。指针是变量,因而在C语言中,语句pa = a和p a + +都是合法的。但数组名字不是变量,因而诸如a = pa和a + +这样的语句是非法的。

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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