稀奇古怪 | C/C++输出printf()函数的自增自减问题

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#1024程序员节 #c++ #开发语言

本文探讨了C/C++中使用printf()函数时遇到的自增自减问题。通过实例代码展示，当printf()接收包含自增自减运算的参数时，由于参数传递的特性，导致实际输出与预期不符。作者指出，这种现象源于自增自减运算符在函数调用中参数传递的行为，即参数在传入函数前已完成运算。

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引入

先看这段程序：

#include<stdio.h>

int main(){
   
   
	int x=0;
	printf("%d %d %d",x,++x,x--
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C++中“重写“类的静态函数
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C语言语法 变量 变量对应这内存中的一段内存。 从内存的角度看变量，变量包括：内存地址（变量首地址）、变量名、变量类型（即变量大小）、变量值等。 关键字 auto 自动变量：是函数的参数 ，和 在函数体内定义的局部变量。 函数的形参及代码块中定义的变量都属于auto变量，这是C语言中应用最广的一种变量，这类变量是栈分配的，是动态分配存储空间的。 举函数形参为例，当调用该函数时，为形参分配存储空间，当函数调用结束时，系统就自动释放这些存储空间。 对**代码块中定义的变量（包含函数中定义的变量），当执行到
c语言printf里的自增,printf函数输出自增变量
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C语言中printf中自增自减问题
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printf函数打印变量自增自减
qq_47406941的博客
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直接上题，判断下面代码的运行结果： #include<stdio.h> int main() { int i = 8; printf("%d,%d,%d\n",i,i++,-++i); return 0; } 欢迎在评论区留言你的答案！ printf函数的运行机制 首先，这个题要了解printf函数的执行过程。任何一个函数在执行之前，都要进行参数的传递（无参函数当然就不需要了），而传参无非就是从左向右传或者从右像左传（一般来说从那边开始传对函数的运行结果并没有...
关于printf()与自增自减运算符结和问题
记录博主学到的点滴
10-22 1044
1.问题描述： #include<stdio.h> int main() { int i=3; printf("%d %d %d %d %d",i++,++i,++i,i++,--i); } 2.问题的解决方案 2.1DEVC++运行结果 在DEVC++中printf()结和自增自减运算符时遵循： 1.从后往前运算 2.前置++或- -打印的是最终结果，后置++和- -打印的是参数当前值 1.我们看程序，最后一个参数是- -i，此时i变成了2，是前置运算打印最后i的值，先不管，往前
c语言printf里的自增,c语言 printf输出字符 C语言中6组指针和自增运算符结合方式的运算顺序问题...
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在C语言中，当指针运算符和++或者–结合时很容易分不清运算顺序，在这里总结一下，下面一共分析6中组合： * p++,(* p)++,* (p++),++* p,++( * p), * (++p)。先看段代码以及输出：#includeint main(){ int a[3]={1,3,5}; int *p=a; printf("----------------1----------------...
稀奇古怪 | C/C++宏预处理器参数宏的运算符优先级问题
Xunlan_博客
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#define参数宏导致的与原目的不同的效果。 由于参数宏是替换，所以并不是函数，可能会出现运算符优先级之类的问题
心地善良的菜鸡胃穿孔帮大家搞定一个C++工程（ECNU19级通信工程专业C++专业选修课上机作业2）
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昨天我们上c++课，老师给布置了一道上机作业 然后大家就都疯了 题目是这样的： 设计一个滑动平均滤波器程序，用来处理一组数字信号，用于消除信号中的高频噪声（毛刺）。 信号数据保存在一个2进制的文件中，文件中的数据类型为整型。 数据文件的格式为：第一个整型数据表示当前文件中保存有多少个信号数据，其后为若干整型信号数据。 滑动平均滤波器的数学公式： 要求：程序为命令行运行方式，带2个参数，第一个为N，第二个为数据文件。 第一眼看见这个题目我也是懵的，难点有三 1、啥叫滑动平均滤波器 2、输入数据要保存在2进制
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printf函数中连续打印变量的自增或自减的运算方法
printf("%d,%d",b++,++b); 对于printf的一些理解，以及前++后++
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首先先说下原理： 1 printf函数对于括号内的表达式是从右向左执行，如 printf("%d,%d",b++,++b);先执行 ++b，再执行b++； 2对于++a和a++： ++a是先自加，再调用 a++是先调用，再自加 下面来分析下 代码如下 int b=20; printf("%d,%d",b++,++b);// 21 22 printf("%d,%d",b++
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C++自增 | C++自减运算符
weixin_48669767的博客
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自增运算符 在C++中,常常使用自增运算符(++),来使变量的值增1 i++ int i=3; int j; i++; j=i++; 在使用i之后,先让i的值加1,比如上述代码,执行j=i++之后,j的值是3,i的值才是4 ++i int i=3; int j; ++i; j=++i; 在使用i之前,先让i的值+1,上述输出j后,j的值为4 自减运算符 i-- int i=3; int j; i--; j=i--; 在使用i之后,先让i的值减1,如上述代码,执行之后,j的值是3,但是i的值变为2
C++运算符重载（输入输出、自增自减、累加累减）
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以题目为依托，帮你掌握运算符重载（输入输出运算符重载、自增自减运算符重载、累加累减运算符重载）
C语言难点一：printf多个变量输出计算次序中的自增与自减
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devc++下 #include<stdio.h> int main(){ //关于printf中变量的输出次序以及自增自减 int i=1; printf("%d,%d,%d,%d\n",i++,++i,i++,++i); //4,5,2,5 printf("%d\n",i); //5 i=1; printf("%d,%d,%d,%d\n",++i,++i,++i,++i); //5,5,5,5 printf("%d\n",i); //5 i=1; print
不要稀奇古怪的符号
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11-04
<think>我们已知有一个点图层，其中包含一个名为QSCDZ的字段，该字段包含分类数据（1,2,3,4,5五个等级）。我们的目标是通过这些已知点来预测整个区域的分类情况，并输出一个栅格文件（GeoTIFF格式）。 步骤： 1. 读取点图层（使用geopandas） 2. 提取点的坐标作为特征，QSCDZ字段作为标签 3. 训练一个分类模型（这里选择随机森林，因其在空间分类中表现良好） 4. 创建覆盖整个区域（点图层的范围）的规则网格 5. 使用训练好的模型对网格点进行预测 6. 将预测结果转换为栅格并输出 注意：在空间预测中，我们假设空间位置（坐标）是预测分类的唯一特征。这在实际中可能还需要结合其他环境变量（如高程、坡度等），但根据题目要求，我们只使用坐标。 代码要求：不要有稀奇古怪的符号（即注释和字符串使用中文，变量名使用英文，避免特殊符号） 我们将使用以下库： - geopandas: 处理矢量数据 - rasterio: 创建和写入栅格 - numpy: 数组操作 - sklearn: 机器学习模型 由于题目要求输出栅格，我们需要确定栅格的分辨率（这里设为30米，可调整）和范围（根据点图层的范围）。 此外，我们将编写一个函数，便于调用和参数调整。 代码实现如下： </think>以下是生成空间分类预测栅格的Python代码，代码简洁明了，没有多余符号： ```python import numpy as np import geopandas as gpd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import rasterio from rasterio.transform import from_origin # 定义预测函数 def predict_classification_raster(input_shapefile, output_raster, resolution=30): """ 基于点数据预测分类栅格 参数: input_shapefile: 输入点图层路径 output_raster: 输出栅格路径 resolution: 栅格分辨率(米) """ # 读取点数据 points = gpd.read_file(input_shapefile) # 提取坐标和分类值 coords = np.array([points.geometry.x, points.geometry.y]).T classes = points['QSCDZ'].values # 训练分类模型 model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) model.fit(coords, classes) # 创建预测网格 bounds = points.total_bounds min_x, min_y, max_x, max_y = bounds rows = int((max_y - min_y) / resolution) + 1 cols = int((max_x - min_x) / resolution) + 1 x_coords = np.linspace(min_x, max_x, cols) y_coords = np.linspace(min_y, max_y, rows) grid_x, grid_y = np.meshgrid(x_coords, y_coords) # 预测分类结果 grid_points = np.vstack([grid_x.ravel(), grid_y.ravel()]).T predictions = model.predict(grid_points) pred_grid = predictions.reshape(rows, cols) # 保存栅格结果 transform = from_origin(min_x, max_y, resolution, resolution) with rasterio.open( output_raster, 'w', driver='GTiff', height=rows, width=cols, count=1, dtype=rasterio.uint8, crs=points.crs.to_wkt(), transform=transform, nodata=0 ) as dst: dst.write(pred_grid.astype(rasterio.uint8), 1) # 使用示例 if __name__ == "__main__": # 设置文件路径 input_points = "path/to/your/point_data.shp" output_raster = "path/to/output/prediction.tif" # 执行预测 predict_classification_raster( input_shapefile=input_points, output_raster=output_raster, resolution=25 # 根据需求调整分辨率(米) ) print(f"预测完成，结果已保存至: {output_raster}") ``` ### 代码说明： 1. **数据处理**： - 读取点图层Shapefile - 提取坐标($X,Y$)作为特征变量 - 提取QSCDZ字段($1-5$级)作为分类标签 2. **模型训练**： - 使用随机森林分类器 - 默认设置：100棵树，随机种子42 - 学习坐标与分类级别映射关系$y=f(X,Y)$ 3. **空间预测**： - 根据点数据范围创建规则网格 - 网格分辨率可调(默认30米) - 预测每个网格点的QSCDZ分类等级 4. **结果输出**： - 生成GeoTIFF格式栅格文件 - 保留原始坐标系信息 - 分类值存储为8位无符号整数 ### 使用前准备： 1. 安装依赖库： ```bash pip install geopandas scikit-learn rasterio numpy ``` 2. 输入数据要求： - 点图层Shapefile - 包含QSCDZ字段(整数值1-5) - 有效的坐标系定义 ### 参数调整建议： - **分辨率(resolution)**：根据点密度调整(城市区域用10-30米，大区域用50-100米) - **随机森林参数**： - `n_estimators`：增加树的数量提高精度(建议100-200) - `max_depth`：控制模型复杂度(建议5-15) - `random_state`：固定随机种子确保结果可重现
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