形参与实参

文章讨论了函数中交换变量的问题,指出对于基本类型如int的i,j,函数内的修改不会影响到原始变量,因为它们按值传递。而对于数组,由于传递的是内存地址,函数内部的改动会直接影响到原数组。解决这个问题的方法是使用指针或取地址符&,像处理数组那样交换变量。

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可以看到,这个交换函数并不起作用

 但是对于数组函数却起了作用,这是为什么呢?

在第一张图中,对于形参a,b开辟了新内存,所以所有改动都是建立在a,b上的,与i,j无关系,当然,你把a,b换成i,j

当然也不成立,同名但不同实质

与数组函数输出的区别不同根本原因就是因为,当定义一个数组

int arr[5];

 时,arr已经代表了这个数组的内存地址,在函数里单向赋值形参时,赋值的是地址,而我们的i,j是单纯传递数值,所以在函数中对地址里面的东西改动就是改动a了

要想达到交换的效果,可以类比数组,使用取地址符&

 

而下一节课讲的

 函数可以起作用是因为return了

内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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