指针对二维数组的访问

先来看一个代码:

#include <stdio.h>

int main()
{
	int x[2][4];
	int i,j,(*p)[4];
	
	for (i=0;i<2;i++)
		scanf("%d%d%d%d",&x[i][0],&x[i][1],&x[i][2],&x[i][3]);
	p = x;
	printf("input i and j:");
	scanf("%d%d",&i,&j);
	printf("x[%d][%d]=%d",i-1,j-1,*(*(p+i-1)+j-1));
	
	return 0;
}

第十三行代码多少有点难看懂,这里作详解如下:

printf("x[%d][%d]=%d",i-1,j-1,*(*(p+i-1)+j-1));

这行代码的作用是输出二维数组 x 中指定位置的值。具体分解如下:

  1. *(*(p + i - 1) + j - 1):
    这是核心部分,用于计算二维数组中 (i-1, j-1) 位置的值。

p + i - 1:p 是指向二维数组第一行的指针,因此 p + i - 1 表示指向第 i-1 行的指针(注意这里是从 0 开始计数)。
*(p + i - 1):获取第 i-1 行的地址。
*(p + i - 1) + j - 1:在第 i-1 行的基础上,偏移到第 j-1 列的位置。
*(*(p + i - 1) + j - 1):解引用得到该位置的具体值。
2. printf("x[%d][%d]=%d", i-1, j-1, ...)
这是格式化输出语句,将结果打印到屏幕上。

i-1j-1:因为用户输入的索引是从 1 开始的,而数组索引是从 0 开始的,所以需要减去 1。
%d:分别表示 i-1、j-1 和对应的数组值。

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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