结构与联合

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为什么需要结构体?

为了表示一些复杂的事物,而普通的基本类型无法满足实际要求

什么是结构体?

把一些基本类型数据组合在一起形成一个新的复合数据类型,这种新的类型叫做结构体

如何定义一个结构体?

struct Student {
	int age;
	float score;
	char sex;
};

struct Student st1,st2;
//st1,st2都是student 里面有x和y的值

struct Student2 {
	int age;
	float score;
	char sex;
}st2;
st2是Student2

struct {
	int age;
	float score;
	char sex;
}st3;
st3是一种无名结构,里面有x和y
没有声明Student只是定义了一个变量st3

推荐使用第一种方式:

  • 结构体名称+结构体变量名称*

结构成员
结构和数组有点像
但是可以是不同的数据类型
访问方式:

  • 数组 []运算符和下标访问其成员
  • 结构用 . 运算符和名字访问其成员

怎么使用结构体变量

  • 赋值和初始化
    初始化可以整体
    赋值只能单个地进行
int main(void)
{
	struct Student st = { 80,66.6,'F' };
	//初始化 定义的同时赋初始值
	struct Student st2;
	st2 = st;
	//在数组中不可以实现
	st2.age = 10;
	st2.score = 88;
	st2.sex = 'F';
	printf("%d %f %c\n", st.age, st.score, st.sex);
	printf("%d %f %c\n", st2.age, st2.score, st2.sex);

}
  • 如何取出结构体变量中的每一个成员

    1.结构体变量名.成员名

    2.指针变量名->成员名(第二种更加常用)

int main(void)
{
	struct Student st = { 80,66.6,'F' };
	struct Student* pst = &st;
	st.age = 70;
	//方式一
	pst->age = 88;
	//方式二
	printf("%d", st.age);

	pst->score = 66.6f;
	/*66.6在C语言中默认是double类型
	如果希望一个实数是float类型
	则必须在末尾加f或F
	66.6是double
	66.6f是float*/
	
	printf("%f",st.score)
	/*输出结果是66.59998
	浮点数不能够准确存储每一位小数
	只能存一个近似值*/
}

pst->age在计算机内部会被转化成(*pst).age
(硬性规定叭)

pst所指向的那个结构体变量中的age成员

  • 结构体变量和结构体变量指针作为函数参数传递的问题

    结构体的输入和输出

#include<stdio.h>
#include<string.h>
struct Student {
	int age;
	char score;
	char name[100];
};
//定义类型
int main(int argc, char const* argv[])
{
	struct Student st = { 80,'F',"李四" };
	InputStudent(&st);//对结构体变量输入
	printf("%d %c %s\n", st.age, st.score, st.name);
}
int InputStudent(struct Student *pstu)//pstu只占四个字节
{
	pstu->age = 10;
	strcpy_s(pstu->name,8,"张三");//不能写成 stu.name = "张三";
	pstu->score = 'F';
}
/*
示例:
	发送指针还是发送内容
目的:
	指针使用的优点:
		可以快速传递数据
		内存占据小
		执行速度快
对结构体变量输入:
	必须用指针
对结构体变量输出:
	都可,建议指针
*/

推荐使用结构体指针变量作为函数参数传递的问题

  • 结构体变量的运算
    结构体变量不能相加,不能相减法,也不能乘除
    但结构体变量可以相互赋值

函数题:

输入:今天的日期
输出:明天的日期
#include<stdio.h>
#include<stdbool.h>

struct date {
	int month;
	int day;
	int year;
};
/*将输入的年份以结构体的形式存在*/

bool isLeap(struct date d);
//判断闰年与否
int numberOfDays(struct date d);
//返回每个月的天数 并借用闰年函数来检验2月的天数

int main(int argc, char const* argv[])
{
	struct date today, tomorrow;
	printf("Enter today's data(mm dd yyyy:)");
	scanf_s("%d %d %d", &today.month, &today.day, &today.year);

	if (today.day != numberOfDays(today)) {
		tomorrow.day = today.day + 1 ;
		tomorrow.month = today.month;
		tomorrow.year = today.year;
	}
	else if (today.month == 12) {
		tomorrow.day = 1;
		tomorrow.month = 1;
		tomorrow.year = today.year + 1;
	}else{
		tomorrow.day = 1;
		tomorrow.month = today.month + 1;
		tomorrow.year = today.year;
	}
	printf("Tomorrow's date is %d-%d-%d.\n",
		tomorrow.year, tomorrow.month, tomorrow.day);

	return 0;
}

int numberOfDays(struct date d)
{
	int days;

	const int daysPerMonth[12] = { 31,28,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31 };

	if (d.month == 2 && isLeap(d)) {
		days = 29;
	}else {
		days = daysPerMonth[d.month - 1];
	}

	return days;
}

bool isLeap(struct date d)
{
	bool leap = false;

	if ((d.year % 4 == 0 && d.year % 100 != 0) || d.year % 100 == 0) {
		leap = true;
	}

	return leap;
}

输入:12:59:59
输出:13:00:00

#include<stdio.h>
struct time {
	int hour;
	int minutes;
	int seconds;
};
struct time timeUpdate(struct time now);

int main(void)
{
	struct time testTimes;
	printf("Enter time is\n");
	scanf_s("%d:%d:%d", 
		&testTimes.hour,&testTimes.minutes,&testTimes.seconds);
	testTimes = timeUpdate(testTimes);
	printf("...one second later it is %.2d:%.2d:%.2d\n",
	testTimes.hour, testTimes.minutes, testTimes.seconds);

	return 0;
}

struct time timeUpdate(struct time now)
{
	++now.seconds;
	if (now.seconds == 60) {
		now.seconds = 0;
		++now.minutes;

		if (now.minutes == 60) {
			now.minutes = 0;
			++now.hour;

			if (now.hour == 24) {
				now.hour = 0;
			}
		}
	}
	return now;
}
//结构中的结构

#include<stdio.h>
struct point {
	int x;
	int y;
};

struct rectangle {
	struct point p1;
	struct point p2;
};

void printRect(struct rectangle r)
{
	printf("<%d %d> to <%d %d>\n", r.p1.x, r.p1.y, r.p2.x, r.p2.y);
}

int main(int argc, char const* argv[])
{
	int i;
	struct rectangle rects[] =
	{
		{{1,2},{3,4}},
	{{5,6},{7,8}}
	};
	for (i = 0; i < 2; i++) {
		printRect(rects[i]);
	}

	return 0;
}

自定义数据类型(typedef)
tyoedef int Length
Length成为了int类型的别名

Length a,b,len;
Length numbers[10];

Length这个名字就可以代替int出现在变量定义和参数声明的地方

typedef struct ADate{
	int month;
	int day;
	int year;
}Date;

给struct ADate取了一个叫做Date的别名

Date d = { 9,1,2005 };

改善了程序的可读性

typedef struct{
	int month;
	int day;
	int year;
}Date;

这样的struct叫做Date

用typedef说明一种新类型名

typedef 类型名 标识符

实际上并没有产生新的数据类型
原有类型名依然有效,这样做可以满足一些特殊情况的需要

联合union/ 共用体

得到一个int内部的字节
或是得到一个double内部的字节

#include<stdio.h>

typedef union {
	int i;
	char ch[sizeof(int)];
}CHI;

int main(int argc, char const* argv[])
{
	CHI chi;
	int i;
	chi.i = 1234;
	//十六进制0X04D2
	for (i = 0; i < sizeof(int); i++) {
		printf("%02hhX", chi.ch[i]);
	}
	printf("\n");
/*输出结果D2040000*/
	return 0;
}

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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weixin_43887148的博客 1160

第七章:结构与联合

第七章:结构与联合结构类型定义和结构变量说明  在实际问题中,一组数据往往具有不同的数据类型。例如, 在学生登记表中,姓名应为字符型;学号可为整型或字符型; 年龄应为整型;性别应为字符型;成绩可为整型或实型。 显然不能用一个数组来存放这一组数据。 因为数组中各元素的类型和长度都必须一致,以便于编译系统处理。为了解决这个问题,C语言中给出了另一种构造数据类型——“结构”。 它相当于其它高级语言中的记

BILL的专栏 1372

关于C之结构、联合与指针

结构: 建立一个结构声明: struct book { char title[MAXTITL]; char author[MAXAUTL]; float value; }; 声明一个结构变量: struct book library; 编译器执行这行代码便创建了一个结构变量library。编译器使用book模板为该变量分配空间:一个内含MAXTITL个元素的c...

itzyjr的专栏 568

C++数据结构——结构体与联合体

使用结构体时,用户可以自定义数据类型,在一个结构体的定义中,可以在自定义数据类型中定义一个或多个已定义的数据类型。例如int、long long、double、或其他自定义的数据类型等等。char ch;double f;// 包含的变量// 也可以在结构体中包含函数// 注意不要忘记了这里的分号S s[100];// 定义S类型数组__ 结构体的核心特性: __数据聚合:将逻辑相关的多个数据项组合在一起。

Daniel0429的博客 1926

DeepSeek API涨价30倍仍便宜?接入配置与reasoning_content报错排查

大模型API的计费体系通常将输入与输出token分开计价,缓存命中价格更低,开发者需要结合业务调用结构评估真实成本。近期DeepSeek API价格调整引发广泛讨论,但其定价策略与技术路线使其在高性价比区间内依然具备竞争力。本文从OpenAI SDK兼容调用出发,介绍DeepSeek API的接入方法、CC Switch等工具链配置要点,并深入分析一个高频报错——reasoning_content字段必须回传的触发原因与完整排查流程。同时提供成本控制、混合模型路由、本地部署等工程实践建议,帮助开发者在模型选

weixin_30781107的博客 414

结构与联合的使用

联合体在C/C++程序的编写中,当多个基本数据类型或复合数据结构要占用同一片内存时,我们要使用联合体;当多种类型,多个对象,多个事物只取其一时(我们姑且通俗地称其为“n选1”),我们也可以使用联合体来发挥其长处。首先看一段代码:#include <iostream>using namespace std;union myun { struct { ...

weixin_34124939的博客 142

结构与联合有和区别

1. 结构和联合都是由多个不同的数据类型成员组成, 但在任何同一时刻, 联合中只存放了一个被选中的成员(所有成员共用一块地址空间), 而结构的所有成员都存在(不同成员的存放地址不同)。2. 对于联合的不同成员赋值, 将会对其它成员重写, 原来成员的值就不存在了, 而对于结构的不同成员赋值是互不影响的。 union的内存布局按最大的union中的情况分配,然后再看对齐方式补齐。 

小胖子吃辣肉面的专栏 662

字段结构与联合的应用

字段结构与联合掌握的不好,今天上机考最后一题据说可以用字段解决,希望不久以后就能明白 重要的还是加强理解,对一些抽象的理解不是很到位,现在复习一些很底层的C,其实是非常有好处的 /* 字段结构与联合的应用*/ #include #define CHAR_BIT 8 struct w16_bytes { unsigned short byte0:8,byte1:8;

hust_ap的博客 412
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Azury0910
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