关于c的形参实参与运行时结构

本文详细解释了C语言中形参与实参的概念及其工作原理,对比了值传递与地址传递的区别,通过swap函数和内存分配函数的具体示例,帮助读者理解如何正确使用形参与实参。
关于c的形参实参与运行时结构(整理自2012-11-11 evernote

今天突然看到这个程序题,感觉对C语言的遗忘了好多,感觉还是记下来比较好。
首先明确几个概念:1)当程序运行到某个函数模块时,编译器 会为其创建一个单独的运行时空间,这个空间包括指令栈,和变量存储堆栈;2)形参相当于实参的“副本”,形参的作用域为函数内部,形参的值变化与实参无关;3)函数运行结束后,编译器会对运行时空间中的栈内存进行释放 ,堆内存如果没有free或delete操作那么将留到整个程序结束后进行释放。
回想一下我们学习C语言最早关于形参和实参的示例就是swap程序:
void swap(int a,int b) {int t; t=a;a=b;b=t;}
void swap(int *a,int *b) {int t; t=*a;*a=*b;*b=t;}  
第一个函数无法对变量a,b的值进行互换,第二个函数能成功互换a,b的值。其实只要画出运行时的图即可一目了然;

函数一,a',b'拷贝了a,b的值,当程序运行结束,我们只是对拷贝进行了操作,与实参无关
函数二, a',b'拷贝了a,b地址的值,当交换时候,程序通过地址找到了a,b的位置,并对它们进行交换,成功互换了值。
再来看这个题目,我们对左边两个题目进行运行时分析;

左上角的程序将一个值为NULL的指针变量拷贝给了p',函数getmemory内部对p'进行内存申请,改变了他的值,但是这只是改变了p'的值,与实参无关,于是p还是为NULL。
左下角的程序将 一个值为NULL的指针变量的地址拷贝给了p',根据地址找到p并对他进行了操作,改变了p的值,这里说内存泄露的确是存在的,没有及时释放堆内存。
关于右下角的答案,因为这个指针被释放之后,其填充值视编译器而定,有的可能是NULL,有的可能是Oxfeeefeee(vc9.0)等等,因此结果 不定
下载前可以先看下教程 https://pan.quark.cn/s/a426667488ae 标题“仿淘宝jquery图片左右切换带数字”揭示了这是一个关于运用jQuery技术完成的图片轮播机制,其特色在于具备淘宝在线平台普遍存在的图片切换表现,并且在整个切换环节中会展示当前图片的序列号。 此类功能一般应用于电子商务平台的产品呈现环节,使用户可以便捷地查看多张商品的照片。 说明中的“NULL”表示未提供进一步的信息,但我们可以借助标题来揣摩若干核心的技术要点。 在构建此类功能,开发者通常会借助以下技术手段:1. **jQuery库**:jQuery是一个应用广泛的JavaScript框架,它简化了HTML文档的遍历、事件管理、动画效果以及Ajax通信。 在此项目中,jQuery将负责处理用户的点击动作(现左右切换),并且制造流畅的过渡效果。 2. **图片轮播扩展工具**:开发者或许会采用现成的jQuery扩展,例如Slick、Bootstrap Carousel或个性化的轮播函数,以达成图片切换的功能。 这些扩展能够辅助迅速构建功能完善的轮播模块。 3. **即数字呈现**:展示当前图片的序列号,这需要通过JavaScript或jQuery来追踪并调整。 每当图片切换,相应的数字也会同步更新。 4. **CSS美化**:为了达成淘宝图片切换的视觉效果,可能需要设计特定的CSS样式,涵盖图片的排列方式、过渡效果、点状指示器等。 CSS3的动画和过渡特性(如`transition`和`animation`)在此过程中扮演关键角色。 5. **事件监测**:运用jQuery的`.on()`方法来监测用户的操作,比如点击左右控制按钮或自动按间间隔切换。 根据用户的交互,触发相应的函数来执行...
垃圾例分割数据集 一、基础信息 • 数据集名称:垃圾例分割数据集 • 图片数量: 训练集:7,000张图片 验证集:426张图片 测试集:644张图片 • 训练集:7,000张图片 • 验证集:426张图片 • 测试集:644张图片 • 分类类别: 垃圾(Sampah) • 垃圾(Sampah) • 标注格式:YOLO格式,包含例分割的多边形点坐标,适用于例分割任务。 • 数据格式:图片文件 二、适用场景 • 智能垃圾检测系统开发:数据集支持例分割任务,帮助构建能够自动识别和分割图像中垃圾区域的AI模型,适用于智能清洁机器人、自动垃圾桶等应用。 • 环境监控与管理:集成到监控系统中,用于检测公共区域的垃圾堆积,辅助环境清洁和治理决策。 • 计算机视觉研究:支持例分割算法的研究和优化,特别是在垃圾识别领域,促进AI在环保方面的创新。 • 教育与践:可用于高校或培训机构的AI课程,作为例分割技术的践数据集,帮助学生理解计算机视觉应用。 三、数据集优势 • 精确的例分割标注:每个垃圾例都使用详细的多边形点进行标注,确保分割边界准确,提升模型训练效果。 • 数据多样性:包含多种垃圾物品例,覆盖不同场景,增强模型的泛化能力和鲁棒性。 • 格式兼容性强:YOLO标注格式易于与主流深度学习框架集成,如YOLO系列、PyTorch等,方便研究人员和开发者使用。 • 际应用价值:直接针对现世界的垃圾管理需求,为自动化环保解决方案提供可靠数据支持,具有重要的社会意义。
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