c语言:qsort比较函数+结构体访问(*(int*)p)

数字IC后端设计实现 | PR工具中到底应该如何控制density和congestion?(ICC2&Innovus) 数字IC后端设计实现中到底应该如何控制cell density和congestion?(ICC2和Innovus两种解决方案) 阅读详情

用途:你可以逐个复制,自己敲代码练习,依次是:qsort排序int、qsort结构体按年龄、qsort结构体按名字、函数指针计算器

一、题型清单

  1. 基础:使用qsort排序int整型数组(回调cmp函数)
  2. 进阶1:使用qsort排序结构体数组,按age年龄升序
  3. 进阶2:使用qsort排序结构体数组,按name名字字典序排序(strcmp)
  4. 函数指针基础:最简单的函数指针变量演示
  5. 综合1:函数指针做函数参数,简易计算器(calc接收函数指针)
  6. 综合2:函数指针数组实现计算器(转移表,这个是考试高频大题)

二、语法知识点

  1. qsort库函数(用来自己比较大小,不同再自己写tmp了)

头文件: #include <stdlib.h>
函数原型:
void qsort(void* base, size_t num, size_t size, int (compar)(const void,const void*));

  • base:数组起始地址
  • num:元素个数
  • size:单个元素字节大小
  • compar:回调函数指针,由我们自己写比较规则

cmp函数规则:
返回负数 → p1排在p2前面;返回正数 → p2排前面;0代表相等

  1. void*通用指针
  • void*只保存内存地址,不能直接解引用 *p
  • 使用前强制转换成对应类型指针: (struct Stu*)p1
  • 再解引用取值: (struct Stu)p1
  1. 结构体访问

((struct Stu)p1).age
等价于 ((struct Stu*)p1)->age

括号优先级:强制转换先做,再 . 访问成员

  1. 字符串比较 strcmp

头文件 #include <string.h>
strcmp(s1,s2) :按字典序比较字符串
s1<s2 返回负数;s1>s2返回正数;相等返回0
✅ 正好直接return给qsort

  1. 函数指针语法

int (*pf)(int,int);

  • (*pf) :pf是指针; int ( , ) :指向的函数,参数两个int,返回int
  • 函数名本身就是函数地址, pf = Add 和 pf = &Add 完全一样
  • 调用: (*pf)(10,20) 等价 pf(10,20)
  1. 函数指针数组(转移表,重点!)

int (*pfArr[])(int,int) = {NULL,Add,Sub,Mul,Div};

数组里面每一个元素,都是一个 int(*)(int,int) 类型的函数指针。
三、完整可敲代码(分5段,一段一段写)

代码1:qsort排序int数组

c

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

void print_arr(int arr[], int sz)
{
int i = 0;
for (i = 0; i < sz; i++)
{
printf(“%d “, arr[i]);
}
printf(”\n”);
}

//比较函数,升序
int cmp_int(const void* p1, const void* p2)
{
return (int)p1 - (int)p2;
}
//降序写法 return (int)p2 - (ingxvt)p1;

void test1()
{
int arr[] = { 3,1,8,6,0,9,4,2,7,5 };
int sz = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
qsort(arr, sz, sizeof(arr[0]), cmp_int);
print_arr(arr, sz);
}

int main()
{
test1();
return 0;
}

代码2:qsort 结构体按age排序

c

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

struct Stu
{
char name[20];
int age;
};

int cmp_stu_by_age(const void* p1, const void* p2)
{
return ((struct Stu)p1).age - ((struct Stu)p2).age;
}

void test3()
{
struct Stu arr[] = { {“zhangsan”, 18}, {“lisi”, 25}, {“wangwu”,12} };
int sz = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
qsort(arr, sz, sizeof(arr[0]), cmp_stu_by_age);
}

int main()
{
test3();
return 0;
}

代码3:qsort 结构体按name名字排序(strcmp)

c

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

struct Stu
{
char name[20];
int age;
};

int cmp_stu_by_name(const void* p1, const void* p2)
{
return strcmp( ((struct Stu)p1).name , ((struct Stu)p2).name );
}

void test4()
{
struct Stu arr[] = { {“zhangsan”, 18}, {“lisi”, 25}, {“wangwu”,12} };
int sz = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
qsort(arr, sz, sizeof(arr[0]), cmp_stu_by_name);
}

int main()
{
test4();
return 0;
}

代码4:函数指针基础 + 计算器版本1(函数指针做参数)

c

#include <stdio.h>

int Add(int x, int y)
{
return x + y;
}
int Sub(int x, int y)
{
return x - y;
}
int Mul(int x, int y)
{
return x * y;
}
int Div(int x, int y)
{
return x / y;
}

void menu()
{
printf(“\n");
printf(" 1.Add 2.Sub\n");
printf(" 3.Mul 4.Div\n");
printf(" 0.exit\n");
printf("
\n”);
}

//pf是函数指针,接收运算函数地址
void calc(int (*pf)(int, int))
{
int x = 0, y = 0;
printf(“请输入两个操作数:”);
scanf(“%d %d”, &x, &y);
int r = pf(x, y);
printf(“结果=%d\n”, r);
}

int main()
{
int input = 0;
do
{
menu();
printf(“请选择:>”);
scanf(“%d”, &input);
switch (input)
{
case 1:
calc(Add);
break;
case 2:
calc(Sub);
break;
case 3:
calc(Mul);
break;
case 4:
calc(Div);
break;
case 0:
printf(“退出计算器\n”);
break;
default:
printf(“选择错误\n”);
break;
}
} while (input);
return 0;
}

代码5:函数指针数组计算器(转移表,重点大题)

c

#include <stdio.h>

int Add(int x, int y)
{
return x + y;
}
int Sub(int x, int y)
{
return x - y;
}
int Mul(int x, int y)
{
return x * y;
}
int Div(int x, int y)
{
return x / y;
}

void menu()
{
printf(“\n");
printf(" 1.Add 2.Sub\n");
printf(" 3.Mul 4.Div\n");
printf(" 0.exit\n");
printf("
\n”);
}

int main()
{
//函数指针数组:下标对应选项
int (*pfArr[])(int, int) = { NULL, Add, Sub, Mul, Div };
int input = 0;
do
{
menu();
printf(“请选择:>”);
scanf(“%d”, &input);
if (input >= 1 && input <= 4)
{
int x = 0, y = 0;
printf(“请输入两个操作数:”);
scanf(“%d %d”, &x, &y);
int r = pfArr[input](x, y);
printf(“结果=%d\n”, r);
}
else if (input == 0)
{
printf(“退出计算器\n”);
}
else
{
printf(“选择错误\n”);
}
} while (input);
return 0;
}

额外小代码:最简函数指针演示

c

#include <stdio.h>
int Add(int x, int y)
{
return x + y;
}
int main()
{
int (*pf)(int, int) = Add;
int r = (*pf)(10, 20);
printf(“%d\n”, r);
return 0;
}

AI 大模型接口太零散?自建私有模型管理平台统一整合,管理使用超方便!(支持飞牛nas、群晖nas等服务器快速部署) 面对多种 AI 大模型接口难统一、管理繁琐的问题🤯,本文分享一款超实用开源网关工具⚡,可聚合各大模型、自动转接口、支持可视化管理,Docker 一键部署,大幅降低开发与维护成本🚀 阅读详情

相关推荐

Fabric学习笔记(一)- Centos 7下的Fabric 2.3.2环境搭建

一、 环境准备 (一)、在VMware Workstation 15 安装一个Centos 7的虚拟环境,切换到图形化界面: 参考文章链接:Centos 7切换图形化界面 其中可能在yum groupinstall "X Window System"时会报错:Cannot find a valid baseurl for repo: base/7/x86_6,参考这篇文章即可:安装图形化界面报错解决 (二)、打开终端,安装所需的库: 切换root用户,输入命令:su root yum更新,输入命令:y

茕夜 2611

C语言中qsort函数的使用,对结构体和字符串数组进行排序

qsort 函数的使用

natsong的博客 8652

AutoCAD 2024 LISP实用技巧:自定义快捷命令与高效绘图工具集

本文详细介绍了如何在AutoCAD 2024中部署和使用LISP脚本,打造高效绘图工具集。通过自定义快捷命令,如WFF(超级文字查找替换)、GQT(图层隔离)和LLTJ(智能长度统计),可大幅简化图层管理、文字编辑和测量统计等重复性操作,显著提升绘图效率。

gan8painter的博客 323

c语言-qsort函数

qsort就是C语言中的快排函数,包含在stdlib.h头文件中,函数一共有四个参数,没有返回值。1.首先来了解一下什么是 void* ,这个是无具体类型的指针,void * 的指针是非常宽容的,可以接收任意类型的数据。常常用来临时存放数据,等到需要使用数据时,我们必须要强制类型转换成某一具体类型的数据,才能对数据进行操作。对void *pa,接收了一个整型 a 的地址,我们对指针pa 进行强制类型转换(int*),再解引用 pa即可对变量a 进行操作。

番茄的博客 1313

Topas——基于Geant4的放射治疗蒙特卡罗算法模拟工具

本文内容参考Joseph Perl 的线上会议,视频详情可见于,该视频会议内容主要介绍Topas功能、软件架构、工作流程、参数设定、物理模型、具体案例等,对TOPAS的基本入门使用方法以及使用规定作出阐述。

fy方的博客 7606

天线学习笔记——串馈网络设计

工程中通常更倾向于使用50Ω、70.7Ω、100Ω的固定阻抗的带宽,实际中可以分别使用固定阻抗的带宽和计算得到的带宽进行仿真,观察二者的性能,取性能更优者即可。本系列是一个记录天线设计的笔记,分享出来也希望能够帮助到大家,后续本系列文章还会不定期更新,如有需要可关注,任何问题均可在评论区或私信提出,看到必回。如果对大家有帮助可进行打赏哦~

Ethan的博客 7881

C语言-----qsort()函数

前面向大家介绍了冒泡排序,冒泡排序的核心思想是让数组中相邻的元素进行比较,这是一种常见的算法。但是冒泡排序有一个缺陷,就是冒泡排序只能对整型类型的数组进行操作。所以当我们要对其他类型进行排序时。例如:字符串类型的数组、结构体类型的数组。则冒泡排序此时就不起作用了,那我们要如何操作呢?C语言为例帮我们解决这个问题,就创建了一个排任意数据类型的函数------qsort()函数。

2302_80826557的博客 1579

手把手教你用BQ Studio给BQ40Z50电量计“做体检”:从Golden Learning到精度验证的全流程实操

本文详细介绍了如何使用BQ Studio对BQ40Z50电量计进行全流程调试,从Golden Learning到精度验证。通过硬件连接、参数配置和优化技巧,帮助工程师提升电池管理系统的精度和性能,适用于BMS开发和电量计校准的实际应用场景。

weixin_30824599的博客 452

c语言qsort函数以及qsort函数手动实现

qsort函数里面包含四个参数,第一个是void*base,它是一个指针,指向的是待排序的数组的第一个元素,第二个是size_t num,是base指向待排序数组的元素个数(size_t是指无符号整型类型),第三个是size_t size,是base指向待排序数组的元素大小,第四个是一个函数指针,指向的就是两个元素的比较函数。然后再创建bubble_sort函数,这个函数是我们实现qsort函数的关键,根据上面的定义得我们把arr(数组名是首元素地址),数组元素个数,数组元素大小,和函数指针依次放入里面。

2301_81286037的博客 1209

使用 MATLAB/Simulink 构建一个 核电站汽轮机与发电机协调控制系统 的仿真模型

在核电机组中,汽轮机-发电机系统是将核能最终转化为电能的关键环节。与火电机组不同,核反应堆的热惯性大、功率调节慢,因此汽轮机的控制策略需与反应堆特性相匹配,实现安全、稳定、高效的能量转换。维持发电机输出功率/频率稳定(响应电网调度)调节汽轮机进汽压力(匹配一回路蒸汽供应)实现“堆-机协调控制”保障机组在启停、变负荷、甩负荷等工况下的安全性本教程将带你使用构建一个核电站汽轮机与发电机协调控制系统汽轮机调速系统(调门控制)建模发电机与电网接口建模(同步机)

xiaoheshang_123的博客 190

2025华为OD机试真题+全流程解析+备考攻略+面试技巧+机考经验分享+Java/python/JS/C++/C语言实现

本专栏包含华为 OD 机试最新的 A卷+B卷+C卷+D卷+E卷题库,为全网最全、最新题库,500+真题。每一篇文章都包含了题目描述、解题思路以及实现代码。同时免费提供最新的在线OJ 刷题系统。已有上百名小伙伴通过刷真题题库通过了华为od机考,拒绝一切形式的代考,替考行为!!!以下是本专栏详细内容介绍:本专栏提供在线OJ刷题系统:OJ题库OJ系统注册&使用教程:OJ使用教程其他专栏以及答疑介绍:50+ 高频面试手撕真题,已有上百位小伙伴高频认证。1:机试没过,半年的冷冻期。2:已经订阅过我专栏的同学,推荐新人

MISAYAONE的博客 2226

qsort函数的理解与实现

qsort函数的理解-->compar函数的实现-->基于冒泡函数模拟实现qsort

shylyly_的博客 1058

一文读懂 SAP BTP Application Router 的 Resource Files:从 xs-app.json 到本地开发的默认设置

本文详解SAP BTP中Application Router的资源文件配置与本地开发实践。核心包括:xs-app.json定义路由规则与安全策略,package.json声明依赖与启动脚本,resources/存放静态资源,default-services.json和local-destinations.json用于本地模拟云服务。文章通过真实案例展示如何配置静态资源直出、反向代理后端服务,并强调本地开发时的注意事项与常见问题解决路径。关键配置均提供示例代码,帮助开发者快速实现业务应用的部署与联调。

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 180

【C语言】qsort函数的使用

这篇博客主要是介绍qsort函数的使用,以及利用冒泡排序的方式模拟实现qsort。

2302_80020887的博客 878

怀旧版电脑GBC模拟器

再现原版GBC掌机的界面,电脑运行连游戏界面都一样大小,很怀旧,很真实,(英文版)强烈推荐,很小的文件,很难才找到的。

数学建模模型总结

这是本人在两年内准备参加数学建模竞赛搜集到的模型资料,已经经过了本人的筛选和整理,希望能够对准备参加数学建模竞赛的学弟学妹们提供一些帮助!

C语言:qsort排序详解

本文介绍了qsort函数的使用及模拟实现

Yolo_TvT的博客 1316

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具

汉书HE8,好用的汇编代码编写工具早期编写汇编代码所用功能强大

qsort函数使用方法总结

qsort函数详解,回调函数,qsort函数模式实现

Evan26的博客 1870

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

C语言中在一维数组,二维数组,结构体下qsort使用

qsort使用 首先包含头文件:#include <stdlib.h> 其次需要cmp比较函数:(自己编) 返回 return ( * (int* )a - * (int* )b ); int cmp (const void * a, const void * b) { return ( *(int*)a - *(int*)b ); } 接着在主函数中使用qsort(nums,numsSize,sizeof(int),cmp); 进行升序排序操作。 参考文献: C 库函

qinghuanduji的博客 1272

【c语言】【visual studio】库函数qsort的使用,以及qsort函数的自定义。

这里以一个整型数组为列 int arr[]={3,5,1,6,79,3,6,8,10};综上就是qsort函数的使用方式,以及如何实现自定义qsort函数。引言:qsort是c语言中自带的库函数,需要包括头文件。//注void* 类型的指针不能进行解引用操作。功能:实现任意数组的排序。

yanlou233的博客 1240

c语言库里的排序函数,C语言标准库函数qsort详解

1函数简介功 能: 使用快速排序例程进行排序头文件:stdlib.h用 法: void qsort(void *base,int nelem,int width,int (*fcmp)(const void *,const void *));参数: 1 待排序数组首地址2 数组中待排序元素数量3 各元素的占用空间大小4 指向函数的指针,用于确定排序的顺序2基本用法使用qsort()排序并用 b...

weixin_42443651的博客 2130

C语言-qsort函数解析

C语言中提供了关于快锁排序的函数qsort函数: void qsort(void *base, size_t nitems, size_t size, int (*compar)(const void , const void)); 其中: base-- 指向要排序的数组的第一个元素的指针(即指针或者数组的首地址)。 nitems-- 由 base 指向的数组中元素的个数。 size-- 数组中每个元素的大小,以字节为单位。 compar-- 用来比较两个元素的函数,即函数指针(回调函数) compar的函

AKelly的博客 320

C语言qsort函数详解

qsort函数是ANSI C标准中提供的,其声明在stdlib.h文件中,是根据二分发写的,其时间复杂度为n*log(n),其结构为: void qsort(void *base,size_t nelem,size_t width,int (*Comp)(const void *,const void *)); 其中: *base 为要排序的数组 nelem 为要排序的数组的长度 wid

mrlittlepig的专栏 1175

C语言指针精讲(五):回调函数、qsort库函数使用与模拟实现

它的参数里有一个 int (*compar)(const void*, const void*),就是回调函数的地址。你需要自己写一个比较规则的函数,传给 qsort,qsort 会在排序时自动调用你的比较函数,来决定两个元素谁大谁小。不是由该函数的实现方直接调用,而是在特定的事件或条件发生时由另外的⼀方调用的,用于对该事件或条件进行响应。这个函数会直接返回 strcmp 的结果,刚好符合 qsort 对回调函数的要求。两个测试函数仅仅传了不同的回调函数,就能实现两种不同的排序规则,这就是回调函数的。

qz_Serene的博客 599

快排函数qsort(C语言)

头文件 <stdio.h> 函数原型: void qsort( void *base, //需要排序的数组的首地址(即数组名) size_t nmemb, //数组中元素的个数 size_t size, //数组中每个元素的大小 int (*cmp) (const void *, const void *) //指向比较函数的函数指针,决定...

优快云 563

c语言qsort函数对结构体的一级排序,排序之qsort函数

排序之qsort函数qsort函数是C语言库提供的快速排序的库函数,位于头文件在一般应用的时候我们应该尽量选择使用库函数,因为库函数一般都是经过优化总结出来的C代码,这样也可以少写大篇幅的代码。1.qsort函数之int型排序注意C语言里没有布尔类型,一般为0值为假,非零值为真。intarray[100];intcmp(constvoid*a,constvoid*...

weixin_34379989的博客 632

c语言qsort_C语言qsort()函数的使用

qsort()函数是 C 库中实现的快速排序算法,包含在 stdlib.h 头文件中,其时间复杂度为 O(nlogn)。函数原型如下:void qsort(void *base, size_t nmemb, size_t size, int (*compar)(const void *, const void *));此函数需要四个参数。第一个参数是需要排序的数组的基地址,因为是 void * 类...

weixin_39561004的博客 299

C语言标准库函数qsort排序的介绍与使用

qsort函数包含在的头文件里。 qsort函数声明如下: void qsort(void *base, size_t nmemb, size_t size, int(*compar)(const void *, const void *)); 参数说明如下: base: 要排序的数组 nmemb: 数组中的元素数目 size: 每个数组元素占用内存空间,可使用sizeof获得

追随梦想,实现梦想 766
上一篇: C 语言 整型溢出、char、浮点数存储
下一篇: c语言:struct对齐+位端+枚举+数组和结构体的区别+读取结构体的段位的写法
Code_Solitude
博客等级 码龄116天 1粉丝 76原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值