int f(int a) { static int s=5; /*s 定义为静态变量*/ s+=a; return s; } int main(){ int i,a=1; /*等价于:auto int i,a=1;*/ for(i=0;i<3;i++) { a+=f(a); cout<<a<<'\t'; } return 0; } 程序段执行后输出结果是( )分步骤逐过程输出答案
时间: 2024-04-06 19:28:18 浏览: 21
首先,我们来分析一下程序的执行过程:
1. 在进入 main 函数之前,静态变量 s 被初始化为 5。
2. 进入 for 循环,第一次循环时 a 值为 2,调用 f(a) 函数,s 的值变为 7,返回 s+a 的值 9,并输出 9。
3. 第二次循环时 a 值为 10,调用 f(a) 函数,s 的值变为 17,返回 s+a 的值 27,并输出 27。
4. 第三次循环时 a 值为 28,调用 f(a) 函数,s 的值变为 45,返回 s+a 的值 73,并输出 73。
5. 循环结束,程序返回 0。
因此,程序执行后输出结果为:
9 27 73
相关问题
int factygx(int n) { static int result = 1; // 声明并初始化静态变量 result result *= n; return result; }
这是一个计算 n 的阶乘的函数,使用了静态变量 result 来保存计算结果。每次调用函数时,都会将参数 n 乘到 result 中,并返回 result 的值。由于 result 是静态变量,所以它的值会在多次函数调用中保持不变。这个函数的缺点是一旦计算过程中 result 的值太大,就会溢出导致结果错误,而且不能处理负数。
int16 Kalman_filter(int16 ADC_Value)//卡尔曼滤波 { float LastData; float NowData; float kalman_adc; static float kalman_adc_old=0; static float P1; //后验估计协方差 static float Q=2; //系统协方差 static float R=100; //测量协方差 static float Kg=0; //卡尔曼增益 static float P=1; //先验估计协方差 //预测过程 NowData=(float)ADC_Value; LastData=kalman_adc_old; P=P1+Q; //更新过程 Kg=P/(P+R); kalman_adc = LastData+Kg*(NowData-kalman_adc_old); P1=(1-Kg)*P; P=P1; kalman_adc_old=kalman_adc; return (int16)kalman_adc; }
这是一个基于卡尔曼滤波算法的函数,用于对传感器采集到的ADC值进行滤波处理。函数输入参数为ADC值,输出为滤波后的ADC值。
在函数中,定义了一些静态变量,包括后验估计协方差P1、系统协方差Q、测量协方差R、卡尔曼增益Kg、先验估计协方差P。其中,系统协方差Q和测量协方差R需要根据具体应用场景进行调整。
函数中实现了卡尔曼滤波算法的两个步骤:预测过程和更新过程。预测过程用于根据上一时刻的状态预测当前时刻的状态,先验估计协方差P用于描述系统状态的不确定性。更新过程用于根据当前时刻的测量值和预测值,计算出滤波后的状态值和后验估计协方差P1。卡尔曼增益Kg用于权衡预测值和测量值的权重。
最后,将滤波后的ADC值转换为int16类型并返回。
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