C++ 变量作用域

C++ 变量作用域
作用域是程序的一个区域,一般来说有三个地方可以定义变量:
  • 在函数或一个代码块内部声明的变量,称为局部变量。
  • 在函数参数的定义中声明的变量,称为形式参数。
  • 在所有函数外部声明的变量,称为全局变量。
我们将在后续的章节中学习什么是函数和参数。本章我们先来讲解什么是局部变量和全局变量。

局部变量
在函数或一个代码块内部声明的变量,称为局部变量。它们只能被函数内部或者代码块内部的语句使用。下面的实例使用了局部变量:
实例#include <iostream>using namespace stdint main (){  // 局部变量声明  int ab;  int c;   // 实际初始化  a = 10;  b = 20;  c = a + b;   cout << c;   return 0;}


全局变量
在所有函数外部定义的变量(通常是在程序的头部),称为全局变量。全局变量的值在程序的整个生命周期内都是有效的。
全局变量可以被任何函数访问。也就是说,全局变量一旦声明,在整个程序中都是可用的。下面的实例使用了全局变量和局部变量:
实例#include <iostream>using namespace std// 全局变量声明int gint main (){  // 局部变量声明  int ab;   // 实际初始化  a = 10;  b = 20;  g = a + b;   cout << g;   return 0;}

 
在程序中,局部变量和全局变量的名称可以相同,但是在函数内,局部变量的值会覆盖全局变量的值。下面是一个实例:
实例#include <iostream>using namespace std// 全局变量声明int g = 20int main (){  // 局部变量声明  int g = 10;   cout << g;   return 0;}

 
当上面的代码被编译和执行时,它会产生下列结果:
10初始化局部变量和全局变量
当局部变量被定义时,系统不会对其初始化,您必须自行对其初始化。定义全局变量时,系统会自动初始化为下列值:
数据类型
初始化默认值
int0
char'\0'
float0
double0
pointerNULL
正确地初始化变量是一个良好的编程习惯,否则有时候程序可能会产生意想不到的结果。
 
转自菜鸟教程
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
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