C Primer Plus第六版第十章编程第2题和第7题合并

本文介绍了一种使用C语言进行数组和指针复制的方法,通过定义三个不同的复制函数,分别展示了如何使用数组名、单级指针和双级指针来实现数据的复制。此外,还通过一个主函数演示了这些复制函数的应用,并打印出了复制前后的数据,验证了复制操作的正确性。

#include<stdio.h>
#define SIZE 5
void copy_arr(double target[],double ar[],int n);
void copy_ptr(double *target,double *ar, int n);
void copy_ptrs(double *target,double *ar, double *ah);
int main(void)
{
double source[SIZE] = {1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5};
double target1[SIZE];
double target2[SIZE];
double target3[SIZE];
double targets[4][SIZE];
int i;
copy_arr(target1,source,SIZE);

copy_ptr(target2,source,SIZE);

copy_ptrs(target3,source,source+5);

for(i=0;i<5;i++)
{
    targets[0][i] = source[i];
    printf("targets[0][%d] = %.1lf\n",i,source[i]);
}

for(i=0;i<5;i++)
{
    
  targets[1][i] = target1[i];
  printf("targets[1][%d] = %.1lf\n",i,target1[i]);
}

for(i=0;i<5;i++)
{
    
    targets[2][i] = target2[i];
    printf("targets[2][%d] = %.1lf\n",i,target2[i]);
}

for(i=0;i<5;i++)
{
    
    targets[3][i] = target3[i];
    printf("targets[3][%d] = %.1lf\n",i,target3[i]);
}
return 0;

}

void copy_arr(double target[],double ar[],int n)
{

int i;
for(i=0;i<n;i++)
    target[i]=ar[i];
for(i=0;i<n;i++)
printf("target1[%d] = %.1lf\n",i,target[i]);

}

void copy_ptr(double *target,double *ar, int n)
{
int i;

for(i=0;i<n;i++)
{
    
    *(target+i)=*(ar+i);
    printf("target2[%d] = %.1lf\n",i,target[i]);
}

}

void copy_ptrs(double *target,double *ar,double *ah)
{
int i=0;
while(ar<ah)
{
*target = *ar;
printf(“target3[%d] = %.1lf\n”,i++,*target);
ar++;
target++;
}

}

内容概要:本文为《科技类企业品牌传播白皮书》,系统阐述了新闻媒体发稿、自媒体博主种草与短视频矩阵覆盖三大核心传播策略,并结合“传声港”平台的AI工具与资源整合能力,提出适配科技企业的品牌传播解决方案。文章深入分析科技企业传播的特殊性,包括受众圈层化、技术复杂性与传播通俗性的矛盾、产品生命周期影响及2024-2025年传播新趋势,强调从“技术输出”向“价值引领”的战略升级。针对三种传播方式,分别从适用场景、操作流程、效果评估、成本效益、风险防控等方面提供详尽指南,并通过平台AI能力实现资源智能匹配、内容精准投放与全链路效果追踪,最终构建“信任—种草—曝光”三位一体的传播闭环。; 适合人群:科技类企业品牌与市场负责人、公关传播从业者、数字营销管理者及初创科技公司创始人;具备一定品牌传播基础,关注效果可量化与AI工具赋能的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科技产品全生命周期的品牌传播策略;②优化媒体发稿、KOL合作与短视频运营的资源配置与ROI;③借助AI平台实现传播内容的精准触达、效果监测与风险控制;④提升品牌在技术可信度、用户信任与市场影响力方面的综合竞争力。; 阅读建议:建议结合传声港平台的实际工具模块(如AI选媒、达人匹配、数据驾驶舱)进行对照阅读,重点关注各阶段的标准化流程与数据指标基准,将理论策略与平台实操深度融合,推动品牌传播从经验驱动转向数据与工具双驱动。
【3D应力敏感度分析拓扑优化】【基于p-范数全局应力衡量的3D敏感度分析】基于伴随方法的有限元分析p-范数应力敏感度分析(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕“基于p-范数全局应力衡量的3D应力敏感度分析”展开,介绍了一种结合伴随方法与有限元分析的拓扑优化技术,重点实现了3D结构在应力约束下的敏感度分析。文中详细阐述了p-范数应力聚合方法的理论基础及其在避免局部应力过高的优势,并通过Matlab代码实现完整的数值仿真流程,涵盖有限元建模、灵敏度计算、优化迭代等关键环节,适用于复杂三维结构的轻量化与高强度设计。; 适合人群:具备有限元分析基础、拓扑优化背景及Matlab编程能力的研究生、科研人员或从事结构设计的工程技术人员,尤其适合致力于力学仿真与优化算法开发的专业人士; 使用场景及目标:①应用于航空航天、机械制造、土木工程等领域中对结构强度重量有高要求的设计优化;②帮助读者深入理解伴随法在应力约束优化中的应用,掌握p-范数法处理全局应力约束的技术细节;③为科研复现、论文写作及工程项目提供可运行的Matlab代码参考与算法验证平台; 阅读建议:建议读者结合文中提到的优化算法原理与Matlab代码同步调试,重点关注敏感度推导与有限元实现的衔接部分,同时推荐使用提供的网盘资源获取完整代码与测试案例,以提升学习效率与实践效果。
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