C++ 指针

C++中变量、变量名、变量地址、指针、引用等含义
首先了解内存,内存就是一排房间,编号从0开始,0,1,2,3,4,5……

房间里面一定要住人,新人住进去了,原来的人就走了;不管你住不住,里面都有人、

编号就是地址、里面的人就是内容,为了我们(人)记着方便,我们给他们起些名字,如张三、李四、于是,

变量,就是一个房间,它有编号(地址),他有名字(变量名),他有内容(里面的人)、

int a = 3; // a 是名字,3 是内容,地址可以假设是0x 12345678 (通常就是32位地址)、

     // 0x12345678 这个房间里面住的是一个int,

所谓指针变量,就是一个房间,他里面的内容,可以放个地址;如

int *pi = &a; // pi 是名字,内容就是a的地址,0x12345678; 所以,你懂的,

        // 我们知道你家地址,你说,我能找到你吗??于是

*pi = 4; // 就是通过pi,也就是a 的地址,把a的内容改成4了、

pi 的类型int*, pi就是个指针(变量)、

好吧,变量的别名,就相当于外号,

int & b = a; // 同样的0x12345678 这个房间,刚才他有个名字a,现在又有个名字b了、

b = 10; // 也就是 a = 10;

a = 100; // 也就是 b = 100;

int& 就是引用类型,int& b = a;
意思,就是b是对a 引用,也就是b 是a 的别名、a就是b,b就是a 其实,变量名字神马的都是浮云。 假设有一个整型变量(也就是int型),它放在内存0x0023F920中(其实是从0x0023F920~0x0023F923四个字节), 这个变量我声明的时候是这样的:int a=3; 那么我们可以知道:这个整型变量的地址是:0x0023F920,它的名字是a, 它的值是3,‘a’就是一个代号,一个名字,方便程序员书写程序,当编译器看到a时,看到a=10时,编译器就会把0x0023F920开始 的四个内存单元中的值改为10,仅此而已。所以无论是整型变量也好,指针变量也好,我们要把“变量名”和“变量”这两个概念区分开, 就像把“人的姓名”和“人本身”区分开一样。 此外,关于指针的类型,我们知道有int ,char ,double 等等。如果对一个int 型的指针解引用,那么会连续读四个字节,如果 对一个char 型的指针解引用,则只会读一个字节,同样道理,double 读八个字节,这是怎么实现的呢?其实反映在汇编代码上很简单。 比如有 int * a;b=*a; 对应汇编代码: move acx, dword ptr [a] move dword ptr[b],acx

1.什么是指针?
指针是一个变量,其值为另一个变量的地址,即,内存位置的直接地址。就像其他变量或常量一样,您必须在使用指针存储其他变量地址之前,对其进行声明。指针变量声明的一般形式为:

type *var-name;

在这里,type 是指针的基类型,它必须是一个有效的 C++ 数据类型,var-name 是指针变量的名称。用来声明指针的星号 * 与乘法中使用的星号是相同的。但是,在这个语句中,星号是用来指定一个变量是指针。

所有指针的值的实际数据类型,不管是整型、浮点型、字符型,还是其他的数据类型,都是一样的,都是一个代表内存地址的长的十六进制数。不同数据类型的指针之间唯一的不同是,指针所指向的变量或常量的数据类型不同。

2.C++中使用指针

#include <iostream>

using namespace std;

int main ()
{
   int  var = 20;   // 实际变量的声明
   int  *ip;        // 指针变量的声明

   ip = &var;       // 在指针变量中存储 var 的地址

   cout << "Value of var variable: ";
   cout << var << endl;

   // 输出在指针变量中存储的地址
   cout << "Address stored in ip variable: ";
   cout << ip << endl;

   // 访问指针中地址的值
   cout << "Value of *ip variable: ";
   cout << *ip << endl;

   return 0;
}

指向数组的指针

double balance[50];

balance 是一个指向 &balance[0] 的指针,即数组 balance 的第一个元素的地址。因此,下面的程序片段把 p 赋值为 balance 的第一个元素的地址:

double *p;
double balance[10];
p = balance;

使用数组名作为常量指针是合法的,反之亦然。
因此,*(balance + 4) 是一种访问 balance[4] 数据的合法方式。

一旦您把第一个元素的地址存储在 p 中,您就可以使用 * p, * (p+1)、*(p+2) 等来访问数组元素。下面的实例演示了上面讨论到的这些概念:


#include <iostream>
using namespace std;

int main ()
{
   // 带有 5 个元素的双精度浮点型数组
   double balance[5] = {1000.0, 2.0, 3.4, 17.0, 50.0};
   double *p;

   p = balance;

   // 输出数组中每个元素的值
   cout << "使用指针的数组值 " << endl; 
   for ( int i = 0; i < 5; i++ )
   {
       cout << "*(p + " << i << ") : ";
       cout << *(p + i) << endl;
   }

   cout << "使用 balance 作为地址的数组值 " << endl;
   for ( int i = 0; i < 5; i++ )
   {
       cout << "*(balance + " << i << ") : ";
       cout << *(balance + i) << endl;
   }

   return 0;
}

当上面的代码被编译和执行时,它会产生下列结果:

使用指针的数组值
*(p + 0) : 1000
*(p + 1) : 2
*(p + 2) : 3.4
*(p + 3) : 17
*(p + 4) : 50
使用 balance 作为地址的数组值
*(balance + 0) : 1000
*(balance + 1) : 2
*(balance + 2) : 3.4
*(balance + 3) : 17
*(balance + 4) : 50

在上面的实例中,p 是一个指向 double 型的指针,这意味着它可以存储一个 double 类型的变量。一旦我们有了 p 中的地址,*p 将给出存储在 p 中相应地址的值,正如上面实例中所演示的。

内容概要:本文围绕直流微电网中带有恒功率负载(CPL)的DC/DC升压转换器的稳定控制问题展开研究,提出了一种复合预设性能控制策略。首先,通过精确反馈线性化技术将非线性不确定的DC转换器系统转化为Brunovsky标准型,然后利用非线性扰动观测器评估负载功率的动态变化和输出电压的调节精度。基于反步设计方法,设计了具有预设性能的复合非线性控制器,确保输出电压跟踪误差始终在预定义误差范围内。文章还对比了多种DC/DC转换器控制技术如脉冲调整技术、反馈线性化、滑模控制(SMC)、主动阻尼法和基于无源性的控制,并分析了它们的优缺点。最后,通过数值仿真验证了所提控制器的有效性和优越性。 适合人群:从事电力电子、自动控制领域研究的学者和工程师,以及对先进控制算法感兴趣的研究生及以上学历人员。 使用场景及目标:①适用于需要精确控制输出电压并处理恒功率负载的应用场景;②旨在实现快速稳定的电压跟踪,同时保证系统的鲁棒性和抗干扰能力;③为DC微电网中的功率转换系统提供兼顾瞬态性能和稳态精度的解决方案。 其他说明:文中不仅提供了详细的理论推导和算法实现,还通过Python代码演示了控制策略的具体实现过程,便于读者理解和实践。此外,文章还讨论了不同控制方法的特点和适用范围,为实际工程项目提供了有价值的参考。
内容概要:该论文介绍了一种名为偏振敏感强度衍射断层扫描(PS-IDT)的新型无参考三维偏振敏感计算成像技术。PS-IDT通过多角度圆偏振光照射样品,利用矢量多层光束传播模型(MSBP)和梯度下降算法迭代重建样品的三维各向异性分布。该技术无需干涉参考光或机械扫描,能够处理多重散射样品,并通过强度测量实现3D成像。文中展示了对马铃薯淀粉颗粒和缓步类动物等样品的成功成像实验,并提供了Python代码实现,包括系统初始化、前向传播、多层传播、重建算法以及数字体模验证等模块。 适用人群:具备一定光学成像和编程基础的研究人员,尤其是从事生物医学成像、材料科学成像领域的科研工作者。 使用场景及目标:①研究复杂散射样品(如生物组织、复合材料)的三维各向异性结构;②开发新型偏振敏感成像系统,提高成像分辨率和对比度;③验证和优化计算成像算法,应用于实际样品的高精度成像。 其他说明:PS-IDT技术相比传统偏振成像方法具有明显优势,如无需干涉装置、无需机械扫描、可处理多重散射等。然而,该技术也面临计算复杂度高、需要多角度数据采集等挑战。文中还提出了改进方向,如采用更高数值孔径(NA)物镜、引入深度学习超分辨率技术等,以进一步提升成像质量和效率。此外,文中提供的Python代码框架为研究人员提供了实用的工具,便于理解和应用该技术。
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