C之快乐Hello world

本文通过绘画比喻,引导读者理解C语言的基本结构,包括明确程序目的、使用stdio.h头文件和printf函数输出,以及代码执行顺序和基本语法。

在学习C语言之前,博主先问大家一个问题——在画一幅精美的画之前,我们需要知道什么,准备什么?

 如图,在我们画画前,大概需要知道以下几个问题:

1.画的主题?风景?人像?

2.画画的工具?

3.怎么去画?

4.要画多久?

............

其实写程序也是这样,我们在写之前需要问自己一些问题:

1.我的程序目的是什么?

2.我的程序逻辑是什么?

3.我要写多久?

...............

那么今天,我们从画画的角度去思考该怎么顺畅的写出Hello World,根本不需要死记硬背的噢

需要知道的知识:

1.代码执行顺序是一行一行往下的

2.//表示注释 //后的内容不会被编译器发现噢

3.写代码一定要用英文,除非是要输出的东西,可以用中文噢

 创建项目

在创建项目之后,我们可以看到面前是空空如也。这就像我们画画一样,一开始拿到手上的是一张白纸。接下来,我们便要着手创作了

明确作画主题

int main()
{

}

1.拿到白白的纸之后,我们便要确定画的主题?画大好河山,还是画漂亮小姐姐呢?

在C中,我们要画的目前只有一种主题,那就是int主题,int的意思是整型,也就是我们要画整型的画。

2.在明确作画主题后,我们要给画命名,那么C里统一命名为main,然后带一对小括号()

3.命名之后,我们就可以开始着手作画了!那么这个{}便代表了这张纸的边界,我们只能在这里面画画噢(写代码)

作画的准备

作画前,我们要知道怎么画,而不是鬼画符。知道如何画高楼大厦,如何画小桥流水人家。

 在C语言中,很贴心得给我们准备了一个头文件,名叫stdio.h,文件中包含了很多函数(函数可以理解为我们的工具.)我们引用它便可以使用其中的函数。

那么我们该如何去引用?

1.“#”代表我们要先进行这个操作,即处理头文件

2.”include“顾名思义——“包括” 我们要包括一个叫stdio.h的头文件

3.用”<>“是引用的意思,把stdio.h括起来

于是便有如下代码: 

#include<stdio.h>

int main()
{


}

作画

现在我们信心满满,可以用很多很多的工具(函数

今天便介绍第一个函数printf()

printf()是一个用于输出的函数,类似于画笔。然后我们把需要输出(画)的内容放在()中并用””括起来

(别忘了,要在{}里画噢,这里才是白纸,我们展示的舞台!!) 

如下:

#include<stdio.h>

int main()
{
    printf("Hello world");
}

记得 在结尾用分号(;)来表示我们画完了Hello world噢。

当然我们也可以画别的内容:

printf("帅哥美女关注关注我");
printf("今后会出更多个人的作品");

收尾

很快啊,我们便画完了自己 的第一幅画。接下来,我们要告诉编译器,我们画完了,于是便加上如下指令:

return 0;

1.return的意思是返回

2.0是我们要返回的数值,在这里和int相对应,告诉编译器,我们画完了int类型的画

3.别忘了加分号,告诉编译器,我们结束了这个操作 

4.return也是stdio.h文件中的函数噢,是一个告诉程序我们画画结束的函数

总结

 此文章最终代码如下:

#include<stdio.h>  //我们要引用函数来帮助作画

int main()//画画需要明确风格,画的名字
{
    printf("Hello world");//用画笔作画
    return 0;//表示我们画完了!!!
}//花括号是我们画画的范围噢

感谢阅读!!!

【轴承故障诊断】加权多尺度字典学习模型(WMSDL)及其在轴承故障诊断上的应用(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了加权多尺度字典学习模型(WMSDL)在轴承故障诊断中的应用,并提供了基于Matlab的代码实现。该模型结合多尺度分析与字典学习技术,能够有效提取轴承振动信号中的故障特征,提升故障识别精度。文档重点阐述了WMSDL模型的理论基础、算法流程及其在实际故障诊断中的实施步骤,展示了其相较于传统方法在特征表达能力和诊断准确性方面的优势。同时,文中还提及该资源属于一个涵盖多个科研方向的技术合集,包括智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域的Matlab仿真案例。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础,从事机械故障诊断、工业自动化、智能制造等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习并掌握加权多尺度字典学习模型的基本原理与实现方法;②将其应用于旋转机械的轴承故障特征提取与智能诊断;③结合实际工程数据复现算法,提升故障诊断系统的准确性和鲁棒性。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注字典学习的训练过程与多尺度分解的实现细节,同时可参考文中提到的其他相关技术(如VMD、CNN、BILSTM等)进行对比实验与算法优化。
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