中语言超酷特性 之 --- 交换算式

本文深入分析了中语言计算技术的核心概念,包括无状态计算与状态变化的观点,并介绍了中语言中直接交换操作符的使用,通过具体案例展示了如何在程序中实现符号间的高效交换。

    

中语言计算技术研究与发展联盟

舒生羽  wzyorg@gmail.com

 

     人们对于程序的计算过程有这样两种见解,一种认为计算过程应该是无状态的或者说无副作用的(no sideeffect),这样可以减少错综复杂的依而让程序更加清晰可靠,避免许多错误。另一种则将计算看作是一个状态的变化,程序设计里面总所周知的自动状态机正是这样一个例子,这其实也正是现在计算的物理现实。

    前者犹如试图让凡夫俗子超出三界外而不在五行中,总是显得有些强人所难。当然,这的确是美妙的抽象,我们应该向这种境界靠近。中语言程序在施加某些简单的规则限制后可以强制程序向这一风格靠近。

     当然工作中我们还得经常面对现实,使用状态机器来进行计算。这样我们就得经常面临的一个计算操作是交换两个符号的值,也就是让此符号的状态变为彼符号的状态,而彼符号的状态变成此符号的状态。这在当前的语言中似乎都不能自然发生,而要借助充当中介的第三个符号来完成。

     假如交换xy则代码类似

                t = x;

                x = y;

                y = t;

     中语言设计者对此很是耿耿于怀,而且特殊的交换操作很多时候可以给程序在很多方面都可以带来便利,比如效率。于是中语言提供了直接的交换操作符‘<->’。下面就是一个在中语言程序里面使用交换算式的例子。

 朴库.标准进出;



道: ()->()=
{
    男人: =
    {
        老婆: <  >-;
        : (名字: <  >-)=
        {
            名字 -> 老婆;
        }

        报告老婆: ()->(<  >-)=
        {
             老婆;
        }

    };


    张三: 男人("东施");
    李四: 男人("西施");
    打印文套("洞拐,洞洞拐, %s的老婆是%s.\n", "张三", 张三.报告老婆());
    打印文套("洞拐,洞洞拐, %s的老婆是%s.\n", "李四", 李四.报告老婆());
    张三 <-> 李四;
    打印文套("交换后\n");
    //张三挣了,李四亏了?
    打印文套("洞拐,洞拐, %s的老婆是%s.\n", "张三", 张三.报告老婆());
    打印文套("洞拐,洞拐, %s的老婆是%s.\n", "李四", 李四.报告老婆());
    //再看一个连续交换
    甲, 乙, 丙, 丁 := 1, 2, 3, 4;
    打印文套("甲 = %d, 乙 = %d, 丙 = %d, 丁 = %d\n", 甲, 乙, 丙, 丁);
    甲 <-> 乙 <-> 丙 <-> 丁;
    打印文套("交换后\n");
    //结果佢俚的值沿着圈移了一格
    打印文套("甲 = %d, 乙 = %d, 丙 = %d, 丁 = %d\n", 甲, 乙, 丙, 丁);
}

程序的运行效果如下:

官网文件参考:http://www.zhongyuyan.org/ZStudy/超酷程序/交换算式.html

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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