C测试,看看你的C语言过关了没。

aotianshenhua2 2011-10-16 04:26:10
不要复制运行,判断输出的是什么结果,并且说出为什么。看看你C语言学习到什么程度了。
不要看别人的回复,自己先好好想一下。
#include <stdio.h>

int func(int x , int y)
{
if (x<y){
return 1;
}else if (x==y){
return 0;
}else{
return -1;
}
}

int main(void)
{
int a=100;

int b=func(a,a++);
printf ("%d\n",b);

return 0
}
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lhp_1 2011-12-30
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少个分好、、、、、、vc++6.0显示结果 0
liujm08 2011-12-30
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不过这种问题没什么意义呀。
liujm08 2011-12-30
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-1、

函数参数入栈顺序的确是从右至左的。func左边参数为101,右边为100
sharksir 2011-12-30
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[Quote=引用 32 楼 akirya 的回复:]

典型的未定义行为,结果是啥都正确。
[/Quote]
++
GIS_wudi 2011-12-30
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都低调点,不管是几,咱心里清楚就行了
kingkong_zhang 2011-12-30
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写这用东西,不是自寻烦恼
GAOHUACSDN 2011-12-29
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答案是-1,第一次比较a==a,第二次a=a+a,所以前两条if豫剧都是不满足的,接下来返回-1
nanjingnew4 2011-12-29
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实际中这么写就是害自己么
anoldfarmer 2011-12-28
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这种题目就不应该出
zttbill 2011-12-28
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VC是0
zttbill 2011-12-28
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VC是0 如果是-1的话加括号得
Programmerlq2011 2011-12-28
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#include <stdio.h>

int func(int x , int y)
{
if (x<y){
return 1;
}else if (x==y){
return 0;
}else{
return -1;
}
}

int main(void)
{
int a=100;

int b=func(a,a++);
printf ("%d %d\n",b,a);

return 0;
}
又会是怎样
yaoyueer 2011-12-28
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答案为0.main函数中,将a和a++传递给func的x和y,所以x=y=100.return 0.b=0
hengyu654 2011-12-28
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sb问题
不多解释
9527free 2011-12-28
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根据编译器而定:
天台的故事 2011-12-28
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可能是-1,各个各个编译器都有不同是实现
BiggerCode 2011-12-24
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优先级问题输出应该0
kow12358 2011-12-24
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二级c试题,无意义,不解释
mm11214014 2011-12-24
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无趣,这没啥水平可言的
blh 2011-12-24
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如果你不属于下列行为,就不要浪费生命去研究这种有关++ --顺序的问题了,用不会产生歧义的方法编写程序才是正途

1.做C语言语法研究
2.做C编译器编译行为研究
3.致力于混乱编程
4.初学者好奇心态
5.心理变态
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内容概要:本文提出了一种基于粒子群优化算法(PSO)的多微电网协调运行与优化方法,旨在面向配电网环境实现高效、稳定、经济的能源调度。研究建立了包含分布式电源、储能系统、负荷及电网交互的多微电网数学模型,综合考虑运行成本最小化、可再生能源最大化利用及供电可靠性等多重目标,通过PSO算法进行多目标优化求解。文中配套提供了完整的Matlab代码实现,涵盖系统建模、目标函数设计、约束条件处理及优化求解全过程,便于读者复现、验证并拓展研究,适用于智能电网、分布式能源管理、微电网优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备电力系统分析、优化算法理论基础及Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源系统设计的工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入理解多微电网系统在复杂配电网环境下的协调运行机制与能量管理策略;②掌握粒子群优化算法在电力系统多目标优化问题中的建模、实现与调参技巧;③实现面向实际应用场景的微电网经济调度、可再生能源消纳与供电可靠性提升的综合优化仿真验证。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点理解系统模型构建、目标函数与约束条件的数学表达及PSO算法的具体实现流程,关注种群初始化、适应度计算、速度与位置更新等关键环节的编程细节。在掌握基础后,可尝试调整算法参数、更换其他智能优化算法(如遗传算法、灰狼优化器)进行对比实验,以深化对多微电网优化问题本质的认识。
内容概要:本文提出了一种结合多Dubins路径段与粒子群优化(PSO)算法的无人机协同路径规划策略,专门针对复杂威胁环境下的三维路径规划问题。该方法利用Dubins曲线构建满足无人机运动学约束的曲率连续路径,并通过多路径段组合增强路径的灵活性与适应性。在此基础上,引入粒子群优化算法对由路径长度、飞行高度、威胁暴露程度及转弯代价构成的多目标函数进行全局优化,从而实现安全、高效的多无人机协同飞行。文中通过Matlab在复杂城市环境下的仿真实验,验证了该策略在规避威胁和优化飞行路径方面的有效性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab工具,对无人机、路径规划、智能优化算法等领域感兴趣的研究生或科研人员。; 使用场景及目标:①研究复杂环境下无人机的安全路径规划;②学习Dubins路径与智能优化算法(如PSO)的结合应用;③为无人机协同任务、自主导航系统的设计与仿真提供参考案例和技术支持。; 阅读建议:此资源以Matlab实现为核心,建议读者在阅读时结合提供的代码进行仿真复现,重点关注目标函数的设计、Dubins路径的生成逻辑以及PSO算法的优化流程,以便深入理解其协同路径规划的内在机制。

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