强行复习第二天:c语言(上)

本文深入探讨了C语言中的结构体定义方式,包括typedefstruct与struct的区别,以及基本数据类型如int、char、float等的内存占用情况。同时,文章还详细介绍了位与字节的关系,浮点型的表示方法,以及C语言输入输出的基本语法。

今天是c语言,刷过好几天题之后,好像没有多少需要复习。

不知道是不是一种错觉。。。


c语言中typedef struct 和 struct的区别:

 

首先看结构:

typedef struct CLinkList
{
    int data;
    struct CLinkList *next;
}node;

 

struct CLinkList
{   
    int data;
    struct CLinkList *next;
};

 

其实typedef struct完成了两件事,只不过写在了一起:

typedef struct CLinkList
{
    int data;
    struct CLinkList *next;
}node;

==

struct CLinkList
{   
    int data;
    struct CLinkList *next;
};

+

 typedef struct CLinkList node;

 

对比一下:

当不使用typedef时,定义变量要用struct ClinkList XXX

而不能用ClinkList XXX

因为struct ClinkList表示一个结构类型

而用typedef那一种,等于定义完结沟体之后,将这种结构体的数据类型名称定义成了node

这个时候你再定义变量的时候,就可以写:node XXX了

更方便了不是吗~

 


万年记不住的位和字节:

1字节(B) = 8位(bit)

 

单位字(word) 也成字,对不同机器不同。

对于16位机,1字=2字节=16位

对于32位机,1字=4字节=32位

对于64位机,1字=8字节=64位

 

int 4字节    

char 1字节

float 4字节

double 8字节

 

在计算取值范围的时候注意unsigned、0之类的。

 

另外记一下:

#define BYTE 8

无分号,有井号。这个基础又不常用。自己写小的东西的时候不怎么用,以后大型开发应该用得上吧~

 


浮点型表示:

float只能够提供6位有效数字,double15位,long double 18位。

 

浮点型允许指数形式表示:2.1E5 表示2.1乘以10的5次方。

 


C语言输入输出:

虽然c语言的输入输出相对于c++来说有点鬼畜,但是有的时候真的很好用。

比如说有要求你输出小数点后几位的那种。

scanf("%lf%lf",&len,&wid);

printf("l=%lf,w=%lf",len,wid);

char c=getchar();  这个经常用来接收回车之类的。

putchar('A');

putchar(getchar());   输入后显示

记得用c的时候要#include <stdio.h>,scanf要加&

 

%d    十进制int

%f     float

%lf    double

%c    char

%s    string

 

%o    八进制unsigned int

%x    十六进制unsigned int

%X    同上

 

%10.2f    表示总共最多10位,小数点后2位

 

\n    回车

\t     换行

\0    空格

 


运算符与表达式:

强制类型转换:(int)a;

 

++i;    先自增再运算

i++;    先运算再自增

 

运算符优先级。数值小的优先级高

 


switch啊:

switch(a)

{

  case 0:

              XXXXXXX ;

              break;

  case 1:

              XXXXXXX ;

              break;

  case 2:

              XXXXXXX ;

              break;

}

 


循环跳出的问题:

break    结束本层循环,从这一层循环里出去

continue    结束这一轮,进行本层循环的下一轮

goto    就不说了,被Dijkstra老爷子封杀了。。。只能在跳出错误中用,还只能往下跳。。。

 

迭代定义:迭代是一种循环算法,它是不断用新值取代变量的旧值,或由旧值递推出变量的新值的过程。

 


 

行吧,看了半本。

明天再看半本,c语言就齐活了。

晚上准备准备东西,

快16点半了,收拾收拾去吃饭。

Kevin就快回来了,虽然回来了会很快就走,但是回来就比不回来强,哈哈哈。

棒棒~

我想吃拉面了。。。。

走~

 

 

 

 

下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
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