Visual C++ .NET中的变量与调试技巧

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0 下载量 84 浏览量 更新于2024-10-03 收藏 782KB ZIP 举报
资源摘要信息:"Variables-and-Debugging.zip_visual c" 知识点详细说明: 1. Visual C++ .NET概述 Visual C++ .NET是微软推出的一个集成开发环境(IDE),主要用于C++的开发工作。它允许开发者编写、编译和调试C++程序。.NET是***框架的一部分,提供了丰富的类库来支持各种应用程序的开发,包括Windows应用程序、Web应用程序以及Web服务等。在Visual C++ .NET中,开发者可以使用CLI(公共语言基础设施)和C++的特性来编写代码。 2. 变量的基础知识 在C++语言中,变量是一种存储信息的命名位置。每个变量都有一个特定的类型,类型决定了可以存储在变量中的数据种类和大小。变量在使用前必须声明,声明时需要指定类型和名称。例如,"int number;"声明了一个可以存储整数的变量名为number。 3. 变量的作用域与生命周期 变量的作用域是指变量在程序中可以被访问的区域。C++中变量的作用域可以是局部的(仅在函数或块内有效)或者全局的(在整个程序中有效)。变量的生命周期指的是变量存在的时间段,通常局部变量在声明它们的函数或块结束时被销毁,而全局变量会在整个程序的运行期间持续存在。 4. 变量的初始化与赋值 变量初始化是指在变量声明时赋予初始值。例如,"int number = 10;"声明了一个变量number并初始化为10。变量赋值则是给已声明的变量赋予新的值。例如,"number = 20;"将number的值改变为20。 5. 调试的重要性 在软件开发过程中,调试是一个关键步骤,用于识别和修正代码中的错误。调试可以手动进行,也可以使用IDE提供的工具自动进行。Visual C++ .NET提供了强大的调试工具,如断点、单步执行、观察窗口和调用堆栈等,帮助开发者快速定位和修复代码中的问题。 6. Visual C++ .NET中的调试技巧 在Visual C++ .NET中进行调试时,开发者可以设置断点,暂停程序的执行,检查程序的状态。单步执行可以逐行执行程序代码,观察变量值的变化。观察窗口允许开发者监视变量或表达式的值。调用堆栈窗口显示程序执行到当前位置时的函数调用序列。 7. CLI/C++的特殊性 CLI(公共语言基础结构)是一个允许多种语言共同工作的环境,C++/CLI是CLI的C++方言。C++/CLI是针对.NET环境设计的,它允许C++程序员使用.NET的特性,同时保留了C++的强大功能。在CLI/C++中,可以创建托管代码,这意味着代码运行在.NET运行时环境中,享受垃圾回收和其他.NET服务。 8. 面向对象编程的变量 在面向对象的编程范式中,变量不仅仅是简单的数据容器。它们可以是对象的属性,包含数据并且可以提供行为。C++中的类可以包含数据成员和成员函数,数据成员即是类的变量,成员函数则可以访问和修改这些变量。 9. 静态变量与全局变量的区别 在C++中,静态变量是声明为static的变量,其生命周期贯穿整个程序执行期间,但是它的作用域仅限于它被声明的文件或函数内。全局变量在整个程序中都是可访问的,它的生命周期同样贯穿整个程序执行期间,但是它是在程序的全局命名空间中声明的。 10. 有关Visual Studio IDE的使用技巧 Visual Studio是一个完整的开发工具集,不仅限于C++,还包括了C#、***等多种语言的开发环境。在使用Visual Studio进行开发时,可以利用编辑器的智能感知功能,快速编写代码。代码重构工具可以帮助开发者重命名变量、函数等,同时更新代码中的所有相关引用。Visual Studio还提供了版本控制集成,方便进行团队协作。 通过本文件提供的信息,我们可以了解到Visual C++ .NET环境下的变量使用与调试技巧,以及面向对象编程中变量的角色,特别是静态变量与全局变量的区别,以及CLI/C++的特性。开发者可以利用Visual Studio提供的强大功能,提高代码质量,缩短开发周期。

优化代码 def module_split(self, save_on=True): """ split module data :param save_on: :return: """ for ms in range(self.mod_num): m_sn = self.module_list[ms] module_path = os.path.join(self.result_path_down, m_sn) cols_obj = ChuNengPackMustCols(ms, self.mod_cell_num, self.mod_cell_num) # 传入当前的module序号(如0,1,2,3,4),电芯电压个数,温度NTC个数。 aim_cols = [i for i in cols_obj.total_cols if i in self.df.columns] print(m_sn, aim_cols) self.modules[m_sn] = rename_cols_normal(self.df.loc[:, aim_cols], ms, self.mod_cell_num) print("after change cols name:", ms, m_sn, self.modules[m_sn].columns.tolist()) self.modules[m_sn].dropna(axis=0, how='any', subset=['soc'], inplace=True) volt_col = [f'volt{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] temp_col = [f'temp{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] self.modules[m_sn].dropna(axis=0, how='any', subset=volt_col, inplace=True) self.modules[m_sn] = stat(self.modules[m_sn], volt_col, temp_col) self.modules[m_sn].reset_index(drop=True, inplace=True) print(self.modules[m_sn]['discharge_ah'].iloc[-1]) self.module_cap[m_sn] = [self.modules[m_sn]['discharge_ah'].iloc[-1], self.modules[m_sn]['charge_ah'].iloc[-1], self.modules[m_sn]['soh'].iloc[-1]] self.module_peaks[m_sn] = list(quick_report(self.modules[m_sn], module_path, f'quick_report_{m_sn[:8]}')) # check soc status mod_soc = self.modules[m_sn]['soc'] self.module_soc_sig[m_sn] = [np.nanmedian(mod_soc), np.max(mod_soc), np.min(mod_soc)] if save_on: single_variables_plot(mod_soc, module_path, f'{m_sn[:8]}_soc_distribution_box.png', 'box', 'SOC') single_variables_plot(mod_soc, module_path, f'{m_sn[:8]}_soc_distribution_violin.png', 'violin', 'SOC')

2023-05-25 上传

优化这段代码:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

2023-06-11 上传