C语言函数—函数的嵌套调用、链式访问、声明和定义

本文介绍了C语言中函数的嵌套调用、链式访问以及函数的声明与定义。强调了先声明后使用的规则,并讨论了函数声明在头文件中的作用,以及如何进行模块化的项目结构编写。

首先声明,函数绝对不能被嵌套定义

int test1
{
    int test2()
    {
        
    } 
    
}

int main
{
    return 0;
}
//错误!!!!

但是函数可以嵌套调用

void test3()
{
	printf("hehe\n");
}

int test2()
{
	test3();
	return 0;
}

int main()
{
	test2();
	return 0;
}

链式访问

把一个函数的返回值作为另外一个函数的参数。

#include <stdio.h>
#include <string.h>
int main()
{
    char arr[20] = "hello";
 int ret = strlen(strcat(arr,"bit"));//这里介绍一下strlen函数
 printf("%d\n", ret);
 return 0;
}

#include <stdio.h>
int main()
{
    printf("%d", printf("%d", printf("%d", 43)));
    //结果是啥?
    //注:printf函数的返回值是打印在屏幕上字符的个数
    return 0;
}

函数的声明和定义

函数声明

  1. 告诉编译器有一个函数叫什么,参数是什么,返回类型是什么。但是具体是不是存在,函数 声明决定不了。
  2. 函数的声明一般出现在函数的使用之前。要满足先声明后使用
  3. 函数的声明一般要放在头文件中的。
int main()
{
	int a = 10;
	int b = 20;

	//函数声明一下 - 告知
	int Add(int x, int y);

	int c = Add(a, b);

	printf("%d\n", c);
	return 0;
}

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

因为代码是从上往下运行的,所以把函数放在主函数的前面就不用声明了

定义是一种更强有力的声明

函数的声明一般要放在头文件中的。

什么意思呢

我们以后写程序一般都是分模块写的,各司其职

我现在是A程序员,写我这一部分代码,我会写两个文件

project.c
//在这个文件中写我们的函数主体
project.h
//在这个函数中写我们的函数声明

这样子在别人引用我们的头文件时可以直接调用我们的函数

函数定义

函数的定义是指函数的具体实现,交待函数的功能实现。

project.h的内容

放置函数的声明

#ifndef __PROJECT_H__
#define __PROJECT_H__
//函数的声明
int Add(int x, int y);
#endif //__PROJECTT_H__

project.c的内容

#include "project.h"
//函数Add的实现
int Add(int x, int y)
{
 return x+y;
}

具体的使用,在后面出实战笔记的时候会详细来写

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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