17. 静态关键词

静态关键词

有时候，你需要在函数中一再重复使用同一个变量。回顾一下 Andy 的 Python 直方图滤波器代码，其中的 blur() 函数就是个很好的例子。

blur 函数包括几个模糊因子，每次调用函数时它们都是一样的；但是，在 Andy 的 C++ 代码中，他每次都会重新计算这些模糊因子，你下面可以看到。

要是无论调用多少次函数，这些变量只需要声明并定义一次，会怎么样呢？你可以消除大量的内存读写操作。这是 C++ 静态关键词的一个完美用例。

举例

当你在一个 C++ 函数内部声明并定义一个变量时，值会分配到内存中。

例如： 

some_function() {
   int x = 5;
}

这段代码先在内存中为变量 x 分配空间，然后为其赋值 5。接下来，函数完成时，CPU 会从 RAM 中删除变量 x。这意味着每次运行函数时，CPU 都需要为 x 变量分配内存，然后解除分配。

反过来，如果你的代码使用了静态关键词，那么 x 变量就会在函数第一次运行时分配到内存中。这样，x 变量在整个程序的持续期间，都会保留在内存中。这样，你就省去了一些 RAM 读取次数： 

some_function() {
    static int x = 5;
}

注意，你需要同时声明和定义变量。在使用静态关键词定义变量时，不给变量赋值是不可能的。

全局变量 vs 静态变量

实际上，在内存中，静态变量和全局变量放置的位置是相同的。不同之处在于，全局变量在函数外部声明，程序中的任何函数或文件都可以使用。反过来，静态变量是在函数内部的。因此，在上面的例子中，some_function() 是可以访问 x 变量的唯一位置。

练习

在本练习中，你会看到使用静态关键词时，代码运行速度能提高多少。你还可以删除一些 for 循环！

回顾一下 Python 直方图滤波器代码，其中的 blur() 函数是怎么用的。你使用了一个二维网格来表述机器人的世界。每个网格空间都有一个概率，表示机器人位于这个格子上的可能性。机器人利用传感器数据更新其位置信息/位置的概率值后，使用 blur 函数对概率值进行平滑处理。

在本练习中，你需要检查 Andy 的 blur 函数的一部分。具体而言，是计算 blur 窗口的那部分。你会删除一些 for 循环，并使用静态关键词让代码运行更快。

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