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请大家举例不该使用"宏"或者应该少用"宏"的理由, 或者使用宏的好处.
alula
2003-06-28 02:02:35
只要是你想到的,就说说吧.
例如
宏的简单替换可能带来非预期的效果, 例:
#define min(n, m) ((n) < (m) ? (n) : (m))
int n = 7;
int m = 9;
min(++n, m); // 与函数调用的逻辑大不一致.
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请大家举例不该使用"宏"或者应该少用"宏"的理由, 或者使用宏的好处.
只要是你想到的,就说说吧. 例如 宏的简单替换可能带来非预期的效果, 例: #define min(n, m) ((n) < (m) ? (n) : (m)) int n = 7; int m = 9; min(++n, m); // 与函数调用的逻辑大不一致.
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jackx
2003-06-30
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宏很灵活,最大的优势是可以自由的生成代码。
这一点目前还没有其他的方式可以替代。
用来实现“消息映射”真的是再合适不过的了。
不仅仅是在MFC中用宏来实现“消息映射”,OWL也是。
所以,宏还是很有用的。
另一方面,宏的可读性较差,且在一些场合可以有其他的方式进行替代。
这时就可以考虑使用其他方式来实现。
比如说,使用CONST定义代替宏常量定义;使用(INLINE)函数代替宏函数定义。
alula
2003-06-30
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谢谢!
xueqt
2003-06-29
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同一楼上的
bauhaus
2003-06-29
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做你想做的
表达你想表达的
宏善用者为之
alula
2003-06-29
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++坏处,宏代码稍微长一点就不美观.
问题是,同事在系统中大量的使用了宏.
他们都是MFC好手,经常用MFC 的证明宏的方便,并大量的模仿之.
我希望收集多一些的观点,希望少用或尽量别用.希望用实际使用经验来比较一下.
好象我们经常是表现的顽固的,
积木
2003-06-28
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就是你这个例子了
diggest = x[0];
diggest = min(diggest,x[i++]);
这个式子将会产生什么结果呢?这个宏展开是什么样子呢?
((diggest) < (x[i++]) ? (x[i++]) : (diggest));
看到了吧,你的本意是返回 diggest,x[i++] 中的一个东西,但是它却在返回之前
i自增了两次,它就可能返回x[2]
而不是意向中的x[1]
to leslin(我是程序员我怕谁)
MS之所以用宏是因为那个时候标准C++没有类型识别技术
MS只好自己做了,虽然对初学者不是很容易,但是相当的精巧
堪称是宏的极至了
马老哈
2003-06-28
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宏的坏处嘛,你看看,mfc的程序很容易读懂吗,哈哈
pzytony
2003-06-28
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还有,define易写错
如:#define PI 3.1415926;
pzytony
2003-06-28
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常数定义尽量用 const 代替 define
因为 define 只是简单替换,它不检查。
idontlikenickname
2003-06-28
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没有类型检查的功能~
大量使用宏定义被认为是不标准的用法,
这也就是为什么MFC中的BEGIN_MESSAG_MAP()等饱受非议的原因~~
MaiCle
2003-06-28
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好多啊。你看看《effective C++》吧。
【创新未发表】基于吕佩尔狐算法RFO复杂城市地形无人机避障三维航迹规划研究(Matlab代码实现)
【创新未发表】基于吕佩尔狐算法RFO复杂城市地形无人机避障三维航迹规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文研究基于吕佩尔狐算法(RFO)在复杂城市地形中实现无人机三维航迹规划与避障,采用Matlab进行算法仿真与代码实现。该方法针对城市环境中密集建筑物、动态障碍物及飞行安全需求,通过优化航迹路径确保无人机高效、安全地完成飞行任务。文中详细阐述了RFO算法的原理及其在路径规划中的应用优势,结合三维地形建模与障碍物检测机制,提升了路径的可行性与最优性。同时,研究对比了传统算法,验证了RFO在收敛速度、避障能力和路径平滑性方面的优越性能。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事无人机路径规划、智能优化算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。;
使用
场景及目标:①解决复杂城市环境下无人机三维航迹规划与实时避障问题;②提升路径规划算法的效率与安全性,适用于灾害救援、城市巡检、物流配送等实际应用场景;③为智能优化算法在无人系统中的应用提供仿真验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注RFO算法的寻优机制与三维空间路径生成逻辑,可进一步扩展至多无人机协同规划与动态环境适应性优化研究。
电机控制基于FOC算法的高精度机器人控制系统设计:STM32平台下电流环PID与SVPWM调试优化方案
内容概要:本文围绕FOC(磁场定向控制)电机控制技术在高精度机器人竞赛中的应用,系统介绍了其核心原理、代码实现与关键调试技巧。文章以STM32微控制器为基础,结合HAL库与嵌入式FOC思想,详细解析了Clark变换、Park变换、SVPWM生成及电流环PID控制等核心环节的代码实现,并强调采样精度、三角函数优化、PID抗饱和和SVPWM效率等竞赛实战中的关键技术要点。同时探讨了无感FOC与高频观测器等未来发展方向。; 适合人群:具备嵌入式开发基础、熟悉C语言和STM32平台,参与机器人或电子设计类竞赛(如RoboMaster、全国大学生电子设计竞赛)的高校学生或开发者;有一定电机控制经验的工程技术人员。;
使用
场景及目标:①掌握FOC在竞赛机器人中的高效实现方法,提升电机控制的响应速度与运行平稳性;②学习在高压竞赛环境下进行代码优化与系统调试的关键技巧,解决电机抖动、飞车、响应迟滞等问题;③为实现云台稳定、底盘全向移动、供弹机构等高精度控制提供技术支持。; 阅读建议:学习时应结合代码实例与硬件平台进行实践,重点关注ADC采样时序、PID参数整定和SVPWM生成机制,建议配合示波器和串口调试工具进行波形监控与动态调参,深入理解每一步数学变换的实际物理意义。
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