void Veh::SetBreakJmp(ULONG64 Break, ULONG64 Jmp) { for (int i = 0; i < 4; i++) { if (BreakAddsArray[i] == Break || BreakJmpAddsArray[i] == Jmp) { return; } if (BreakAddsArray[i] == 0 || BreakJmpAddsArray[i] == 0) { BreakAddsArray[i] = Break; BreakJmpAddsArray[i] = Jmp; } } } 是否需要优化或错误的地方

时间: 2024-04-09 10:30:47 浏览: 25
这段代码看起来基本上是正确的,但可能存在一些可以进行优化的地方。 1. 使用容器代替固定大小的数组:目前使用了两个固定大小的数组 `BreakAddsArray` 和 `BreakJmpAddsArray`。如果你知道数组的大小不会超过4,那么这种实现是可以接受的。但如果你不确定数组的大小,或者可能需要更多的元素,考虑使用动态容器(如 std::vector)来管理数据。这样可以避免数组越界的问题,并且在需要添加更多元素时会更加灵活。 2. 使用合适的数据结构:当前代码使用两个数组来存储 `Break` 和 `Jmp` 的对应关系。这种方式需要进行两次查找,一次在 `BreakAddsArray` 中查找是否存在 `Break`,一次在 `BreakJmpAddsArray` 中查找是否存在 `Jmp`。如果对应关系是一对一的,可以考虑使用 std::map 或 std::unordered_map 来存储,其中 `Break` 作为键,`Jmp` 作为值。这样可以更快地查找并避免重复项。 3. 避免重复判断:在当前代码中,在每次迭代中都会检查 `BreakAddsArray[i]` 和 `BreakJmpAddsArray[i]` 是否为零。如果在前面的迭代中已经找到了可用的位置,并且将其设置为非零值,那么后续迭代中将不再需要进行这些检查。可以通过设置一个标志来跳过已经找到可用位置的迭代。 4. 考虑异常情况:当前代码在找到可用位置之前没有处理已经填满数组的情况。如果 `BreakAddsArray` 和 `BreakJmpAddsArray` 都已经填满并且没有找到可用位置,可能需要在代码中处理这种异常情况。 总体而言,代码看起来是有效的,但可以根据具体需求和上述建议进行一些优化和改进。

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帮我修改代码,实现用wss发送serialized_data到wss://autopilot-test.t3go.cn:443/api/v1/vehicle/push/message/LFB1FV696M2L43840。 main.cpp: #include "ros/ros.h" #include "std_msgs/String.h" #include <boost/thread/locks.hpp> #include <boost/thread/shared_mutex.hpp> #include "third_party/apollo/proto/perception/perception_obstacle.pb.h" #include "t3_perception.pb.h" apollo::perception::PerceptionObstacles perception_obstacles_; void perceptionCallback(const std_msgs::String& msg) { ROS_WARN("t3 perceptionCallback parse"); if (perception_obstacles_.ParseFromString(msg.data)) { double timestamp = perception_obstacles_.header().timestamp_sec(); ROS_INFO("t3 perceptionCallback timestamp %f count:%d", timestamp, perception_obstacles_.perception_obstacle().size()); std::string data; perception_obstacles_.SerializeToString(&data); VehData veh_data; veh_data.set_messagetype(5); veh_data.set_messagedes("PerceptionObstacles"); veh_data.set_contents(data); std::string serialized_data; veh_data.SerializeToString(&serialized_data); } else { ROS_ERROR("t3 perceptionCallback parse fail!"); } } int main(int argc, char **argv) { ros::init(argc, argv, "listener"); ros::NodeHandle n; ros::Subscriber sub = n.subscribe("/perception_node/perception_objects", 1000, perceptionCallback); ros::spin(); return 0; } t3_perception.proto: syntax = "proto3"; option java_package = "com.t3.ts.dt.ad.web.protobuf"; option java_outer_classname = "VehDTO"; option java_multiple_files = false; message VehData { /** messageType: 1:客户端心跳 2:云端心跳响应 3:连接成功 4:连接失败 5:客户端发送消息 6:云端发送消息 7:消息处理成功 8:消息处理失败 9:此客户端未注册 10:未知消息类型 */ int32 messageType = 1; string messageDes = 2; bytes contents = 3; // 发送内容 }

优化这段代码 function [car, time_end] = Veh_following_IDM(car, time, time_step) time_end = 0; car.a_pre = car.a; car.d(:, :) = 0; %--------------更新速度和位置--------------% for car_n = length(car.v):-1:1 car.x(car_n) = car.v(car_n) * time_step + (car.a(car_n) * time_step^2) / 2 + car.x(car_n); car.v(car_n) = max(car.a(car_n) * time_step + car.v(car_n), 0); % 约束速度项大于等于0 end %--------------计算加速度--------------% sort_x = sort(car.x); car_n_last = length(sort_x); for car_id = length(sort_x):-1:1 car_n = car_id; if car_n ~= car_n_last car_n_front = car_id + 1; % 找出前车 [a_n] = acc_calculate(car, car_n, car_n_front); car.a(car_n) = a_n; if car.f(car_id) ~= 0 % 其他的操作 end else car.a(car_n) = 0; end end if sum(car.v(:,:)) <= 0.001 && time > 0.1 time_end = time; end end %% 车辆加速度计算函数,IDM模型 function [a_n] = acc_calculate(car, car_n, car_n_front) global road_length d_max h_safe car_length v_max a_max d_safe theta kappa_i road_width time_step =0.1; delta_x = car.x(car_n_front) - car.x(car_n) - car_length; delta_y = car.y(car_n_front)- car.y(car_n) ; theta = delta_y / delta_x; if delta_x < 0 delta_x = delta_x + road_length; end v_n_plus = car.v(car_n) * cos(theta); v_n_minus = car.v(car_n) * sin(theta); delta_v = v_n_plus - car.v(car_n_front)* cos(theta); term1 = 1 - (v_n_plus / v_max)^4; term2 = (((d_safe + v_n_plus * kappa_i * h_safe) + (v_n_plus * delta_v) / (2 * sqrt(a_max*d_max))) / (delta_x - car_length))^2; term3 =delta_y / road_width; term4 = (2 * (v_n_minus *time_step+ delta_y)) / (time_step^2); a_n = a_max * (term1 - term2) + term3 *term4; end

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