函数的使用之自定义函数

MySQL自定义函数的使用 在MySQL中有很多内置的函数供我们使用,当我们需要用的函数没有内置的时候我们可以进行自定义函数。这里我分享了无参数与有参数的自定义函数的使用 阅读详情

前言

在上一篇文章我们了解了有关函数中的库函数,那么今天就让我们来了解函数的另外一种类型——自定义函数

1.自定义函数

1.1函数的定义

语法格式:(函数头)返回值类型 函数名(形参列表)

                                  {

(函数体)                  

                                   ]

   注:一切以功能为目的,有需求的需要来决定函数的参数与返回值的类型

其实可以把函数看为一个“加工厂”,工厂从外部获得原材料(输入一些值,0,一个或是多个),经过工厂的加工(函数内代码块的运行),才能产出目标的产品。

①返回值类型:为函数在执行后返回的结果值的类型

(其实可以把函数看为一个表达式,函数的返回值就是这个表达式的结果值)

②返回值的类型有:void(表示什么都不返回,仅执行相应的功能),其他数据类型

③函数名:应当符合标识符的命名规则,为方便在后续的调用,函数的名字最好有意义。

④形参列表:接受数据的容器(内含有多个变量),与返回值类型不一样,这里的容器是用来接收外部的数据(即为函数这个加工厂的原材料,参数的类型也可为void,不传参,仅执行其所代表的代码块的功能)

在形参列表处应当说清楚参数的个数,类型,名称

 注:①函数的功能不全在于去计算什么,也可能只是单纯的执行某项命令(做一件事情)

②在函数体中,可以有个多return语句,但一旦执行完其中一个语句,就会结束函数的调用

1.1.1函数定义的实例说明

比如说当我们要实现一个加法功能的时候:

#include<stdio.h>
int main()
{
int a=0,b=0;
scanf("%d %d",&a,&b);
//此时我们想要调用加法函数,完成相加,并把结果放在r当中
printf(“%d",r);
return 0;
}

具体实现:

#include<stdio.h>
//此函数要完成两个整数的相加:①要接受两个参数②返回值类型为整型
int ADD(int x,int y);//用两个参数来接受对应位置的数据
{
int z=0;
z=x+y;
return z;//即使z不为整型再返回的时候也只会保留他的整数部分
int main()
{
int a=0,b=0;
scanf("%d %d",&a,&b);
int r=ADD(a,b);//把a,b中的数据传给对应x,y(有先后),用r来接受这个函数的返回值

注:此处的ADD函数可进行一定的简化

int ADD(int x,int y)
{
return x+y;
}
1.1.2形参与实参

实参:把真实传递给函数的参数a,b(实际参数)

行参:函数名ADD后的括号中写的x,y(形式参数)

注:①在不调用函数的时候,变量x,y不会被创建(只是形式上存在),占用空间。

②形参不可为常量,只能用变量来接收,位于形参的数据

当且仅当被调用的时候x,y才被创建,并把a,b中的数据传入(形参的实例化)

形参与实参的关系:①形参与实参的储存空间是相对独立的,仅在传参的时候把实参里的数据拷贝了一份给形参。②并且在使用以后形参所占有的空间就消失了,只是一个临时用来接收数据的参数。③形参的可在函数中发生改变,但形参所发生的改变不会作用于实参(即使形参与实参的变量名相同也是两个不同的变量)

1.1.3return语句

与return语句相关的注意事项:

①在主函数中我们经常会以”return 0;“来结束,在C和C++编程语言中,主函数(通常是main函数)的返回值0是返回给操作系统的。当程序运行完毕时,操作系统会接收到主函数的返回值,这个返回值通常用于表示程序的退出状态。具体来说:

返回值0通常表示程序正常退出,没有发生错误。
返回值非零通常表示程序异常退出,其中返回值的具体值通常用于表示不同的错误或异常情况。
操作系统可以利用这个返回值来检测程序的状态,并在必要时采取适当的措施。例如,在命令行界面中,可以使用echo $?来查看最后一个运行的程序的退出状态码。

这种返回值的约定使得程序可以与操作系统进行交互,并且在出现问题时能够提供一些有关问题的信息。通常,程序员可以通过在主函数中使用return 0;来表示正常退出,但也可以根据需要选择其他非零的返回值来指示不同的情况。

②在return的后边可以是一个数值,也可以是一个表达式(先执行表达式,返回的是表达式的结果)

③在return后面也可以什么也不写,”return 0;“,

返回值类型为void的,遇到return 0;直接返回(函数结束,在return;后方的语句不再执行)

注:区别于break;语句,用于跳出循环,但若在循环外还有函数的指令,那么将会继续执行

④当return的返回值类型与返回值不一致的时候,系统会自动将返回值隐式转换为返回值类型

⑤如果函数中存在if语句,则需要保证每种情况都有return的返回,否则会显示”非所有控件都有返回值)

1.1.4把数组作为函数的参数

在使用函数解决问题的时候,难免会遇到把数组作为参数传给函数的情况,并在函数的内部对数组进行操作

应用举例:

写一个函数将一个整型数组的内容全部置换为-1,在写一个函数打印数组的内容:

#include <stdio.h>
int main()
{
 int arr[] = {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};
int sz=sizeof(arr)/sizeof(arr[0]);
 set_arr(arr,sz);//设置数组内容为-1
//①数组在传递过程中实际传递的数组的(首)地址,接收的也应用数组来接收
//②在函数内部设置每个元素的时候,会遍历数组,应明确数组的长度
print_arr(arr,sz);//打印数组内容
 return 0;
}

注:①函数的形参的数组大小要和其实参的数组大小相同,函数的实参为数组,其形参也可写为数组的形式。

②在以数组为形参和实参时,一维数组需要两个参数来描述,eg:set_arr(数组名,数组长度)

数组长度尽量用sizeof(set_arr)/sizeof(arr[0])表示这样即使,后续数组的长度发生变化也能实时改变。

③数组的传递方式不同于是参与形参,数组传递为首地址,在形参中的数组通过地址找到位于实参地址处的数组的数据(可以全部接收,同样也可以只接收一部分数据,但当接受的不是数组的时候可用指针变量来接收地址)

④如果用数组去接受即使两者的数组名不相同,也会接收

⑤当形参中的数组通过对应的首地址找到了相应的数组,那么在这个函数执行的过程中,实参和形参中的数组就是一一对应的,实时同步改变(其实即使在函数调用结束后也是,只是那以后形参的数组就没什么意义了~)

⑥数组在传参的过程在中,形参是不会创建新的数组的,即形参操作的数组和实参的数组是同一个数组。

⑦形参如果是一维数组的大小可忽略不写,即使写错也没影响,同理于二维数组的行

eg:void set_arr(int arr[],int sz)

void print_arr(int arr[3][5],int x,int y)

1.1.4数组的嵌套应用与链式访问

①嵌套调用

所谓的嵌套调用其实就是函数之间的互相调用。

嵌套调用的优势:①把功能进行拆分,再把具体的细节进行拼接②使代码具有可复用性,把各个功能封装为函数,需要的时候,调用即可

让我们在下面这个具体的例子中进行进一步的了解吧~

问题:计算某年某月有多少天?

①判断是否为闰年②确定为什么年的那个月份中。

补:闰年(leap year)2月有29天

在②中,要求我们得出具体某个月的天数,需要获知一个具体的数据,那么就应当有个数据库(数组),在用所求的月份去匹配。

注:数组中的各个元素都有自己的下标,我们通过下标来调用数组中的某一具体的元素,同样也可以用来作为匹配的标志。

这里我们有个小技巧,可以多创建一个数组元素,使数组的元素的下标恰好与其月份相对应。

即:int dsys[13]={0,31,28,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31}

我们最后分为这几种情况:

①不为闰年,某月②为闰年,非二月③为闰年,且为二月

代码的实现如下:

int is_leap_year(int y)
{
 if(((y%4==0)&&(y%100!=0))||(y%400==0))
 return 1;
 else
 return 0;
}
int get_days_of_month(int y, int m)
{
 int days[] = {0, 31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31};
 int day = days[m];
 if (is_leap_year(y) && m == 2)
 day += 1;
 
 return day;
}
int main()
{
 int y = 0;
 int m = 0;
 scanf("%d %d", &y, &m);
 int d = get_days_of_month(y, m);
 printf("%d\n", d);
 return 0;
}

②链式访问

链式访问:把一个函数的返回值作为另一个函数的参数,像链条一样把各个函数穿起来

(可把函数看为一个表达式,其结果即为函数的返回值,可直接作为其他函数的形参

关于嵌套调用的注意事项:不能嵌套定义,每个函数的地位是平等的,不能在一个函数中去定义另一个函数,只能在一个函数中去使用另一个函数。(嵌套使用)

补充一个小知识:printf的返回值与scanf相同,都是读取到的字符的个数

1.2函数的声明
1.2.1函数的声明

①单个文件

编译器从上往下对程序进行识别。定义函数是一个从无到有的过程,而函数的调用是对编译器已经识别了的函数的使用。

先对函数进行定义再使用固然没有什么问题。

但如果先使用在定义,随然最后仍然能够识别到相应的函数,但编译器会认为该函数未定义,会报警告。

为了消除先使用后定义时所爆出的警告,我们需要先对函数进行声明,告诉计算机这个函数是什么意思,可以放心去使用。但若先进行了定义,相当于既声明了,又实现了相关的功能。

声明的语法格式:返回值类型 函数名(形参列表);

在使用前声明,其后在任意位置就都可使用了。

②多个文件

⼀般在企业中我们写代码时候,代码可能⽐较多,不会将所有的代码都放在⼀个⽂件中;我们往往会根据程序的功能,讲代码拆分放在多个⽂件中。

⼀般情况下,函数的声明、类型的声明放在头⽂件(.h)中,函数的实现是放在原⽂件(.c)⽂件中。

例如:                                                 计算机test.c

                                        程序员A(+)        B(-)     C(*)......

                                     (add.c,add.h)              ...        ....

add.c

//函数的定义
int add(int x,int y)
{
return x+y;
}

add.h

//函数的声明
int add(int x,int y);

test.c

#include<stdio.h>
#include"add.h"
int main()
{
int a=10,b=20;
//函数的调用
int c=add(a,b);
return 0;
}

注:①自定义的头文件用“”包括,include相当于复制一份add.h文件的内容,包括里面所有的声明,相当于在使用前的声明(同理于printf,scanf的库函数,他们已经在stdio.h中包括了他们的声明②函数具有外部连接属性,在其他的源文件中也可以使用add.c中的函数③声明只是告诉未定义

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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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HIVE如何使用自定义函数

如何在HIVE中使用自己定义的函数,可以有几种方式: 1.在HIVE会话中add 自定义函数的jar文件,然后创建function,继而使用函数 2.在进入HIVE会话之前先自动执行创建function,不用用户手工创建 3.把自定义的函数写到系统函数中,使之成为HIVE的一个默认函数,这样就不需要create temporary function ------------------

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关于JavaScript自定义函数的使用

1.定义函数 在JavaScript中,自定义函数由关键字function,函数名,一组参数以及括号中的待执行的JavaScript语句组成 语法格式为: function 函数名(参数1,参数2,。。。。。){ //JavaScript语句 【return 返回值】 } 因为JavaScript本身是弱类型,所以它的参数没有类型检查和类型限定,函数中的参数是可选的,根据是否带参数,分为无参函...

小灰狼与大白兔的博客 7339

使用 LangChain 的自定义函数

LangChain 是一种灵活的框架,专注于构建和使用适合复杂 AI 应用的链式组件。在 LangChain 中,允许将自定义函数转变为可运行块,这对于需要超越框架内置功能的用户非常有用。下面的代码展示了如何使用# 自定义函数示例# 使用 RunnableLambda 封装# 调用时传递单个字典参数"})) # 输出示例:13。

huluwaqimotuo的博客 476

HarmonyOS4.0开发05——自定义组件的使用和自定义构建函数的使用

当项目中的一些UI时常需要复用的时候,我们就可以把这些部分自定义成一个组件来使用了//自定义一个组件,并且要导出给别人使用@Component//定义一个参数,必须要初始化build() {Row() {.width(25)//空白组件,可以完全占据子内容不存在的部分Blank().width(25)自定义组件的标识由@Component和struct。

爱吃雪糕的小布丁的博客 589

FlinkSQL如何使用自定义函数

使用Flink自定义函数前首先要明白,如何自定义函数: 关于自定义函数,请参考:Flink自定义函数的介绍与使用 以下是worldCount tableAPI的方式作为的Demo演示: import lombok.AllArgsConstructor; import lombok.Data; import lombok.NoArgsConstructor; import org.apache.flink.api.common.functions.ReduceFunction; import org.apac

qq_37321134的博客 1953

sqlserver 自定义函数的使用

用户自定义函数 查看当前数据库所有函数 –查询所有已创建函数 select definition,* from sys.sql_modules m join sys.objects o on m.object_id = o.object_id and type in(‘fn’, ‘if’, ‘tf’); 创建函数 if (object_id(‘fun_add’, ‘fn’) is not null...

一点一滴 2万+

Hive 自定义函数之 UDF 的使用

前言 : Hive 自带了一些函数,比如:max/min等,但是数量有限,自己可以通过自定义UDF来方便的扩展。 (1)UDF(User-Defined-Function) 一进一出 (2)UDAF(User-Defined Aggregation Function) 聚集函数,多进一出 类似于:count/max/min (3)UDTF(User-Defin...

最慢的步伐不是跬步,而是徘徊;最快的脚步不是冲刺,而是坚持 7267

NHibernate使用sql自定义函数&HQL使用sql自定义函数:NHibernate-自定义方言

前提:近日使用了NHibernate的IUserType自定义类型,用于对字段进行处理(取完数据对数据处理),由于部分情况下需要使用sql语句进行查询,则用到了mysql自定义函数,使用HQL不指明自定义函数的话会报错,无法查询数据。 NHibernate使用自定义函数配置: 1 using System; 2 using System.Collections.Gene...

weixin_30698297的博客 298
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小比特newer
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