static 详解

本文详细介绍了C语言中static关键字的应用,包括static变量的初始化、作用域及生命周期特点,以及static函数的作用域限制等内容。
全局变量之前加上关键字static,全局变量就被定义成为一个全局静态变量。

   1)内存中的位置:静态存储区(静态存储区在整个程序运行期间都存在)

   2)初始化:未经初始化的全局静态变量会被程序自动初始化为0(自动对象的值是任意的,除非他被显示初始化)

   3)作用域:全局静态变量在声明他的文件之外是不可见的。准确地讲从定义之处开始到文件结尾。

好处:
定义全局静态变量的好处:
<1>不会被其他文件所访问,修改
<2>其他文件中可以使用相同名字的变量,不会发生冲突。

1.局部静态变量
在局部变量之前加上关键字static,局部变量就被定义成为一个局部静态变量。
  1)内存中的位置:静态存储区
  2)初始化:未经初始化的全局静态变量会被程序自动初始化为0(自动对象的值是任意的,除非他被显示初始化)
  3)作用域:作用域仍为局部作用域,当定义它的函数或者语句块结束的时候,作用域随之结束。

 注:当static用来修饰局部变量的时候,它就改变了局部变量的存储位置,从原来的栈中存放改为静态存储区。但是局部静态变量在离开作用域之后,并没有被销毁,而是仍然驻留在内存当中,直到程序结束,只不过我们不能再对他进行访问。
当static用来修饰全局变量的时候,它就改变了全局变量的作用域(在声明他的文件之外是不可见的),但是没有改变它的存放位置,还是在静态存储区中。

2.静态函数
在函数的返回类型前加上关键字static,函数就被定义成为静态函数。
函数的定义和声明默认情况下是extern的,但静态函数只是在声明他的文件当中可见,不能被其他文件所用。
定义静态函数的好处:
<1> 其他文件中可以定义相同名字的函数,不会发生冲突
<2> 静态函数不能被其他文件所用。 存储说明符auto,register,extern,static,对应两种存储期:自动存储期和静态存储期。 auto和register对应自动存储期。具有自动存储期的变量在进入声明该变量的程序块时被建立,它在该程序块活动时存在,退出该程序块时撤销。
关键字extern和static用来说明具有静态存储期的变量和函数。用static声明的局部变量具有静态存储持续期(static storage duration),或静态范围(static extent)。虽然他的值在函数调用之间保持有效,但是其名字的可视性仍限制在其局部域内。静态局部对象在程序执行到该对象的声明处时被首次初始化。
由于static变量的以上特性,可实现一些特定功能。
1. 统计次数功能
声明函数的一个局部变量,并设为static类型,作为一个计数器,这样函数每次被调用的时候就可以进行计数。这是统计函数被调用次数的最好的办法,因为这个变量是和函数息息相关的,而函数可能在多个不同的地方被调用,所以从调用者的角度来统计比较困难。


 C语言中使用静态函数的好处:
      静态函数会被自动分配在一个一直使用的存储区,直到退出应用程序实例,避免了调用函数时压栈出栈,速度快很多。 
      关键字“static”,译成中文就是“静态的”,所以内部函数又称静态函数。但此处“static”的含义不是指存储方式,而是指对函数的作用域仅局限于本文件。 使用内部函数的好处是:不同的人编写不同的函数时,不用担心自己定义的函数,是否会与其它文件中的函数同名,因为同名也没有关系。 
c语言中static的语义

1.static变量:

1).局部a.静态局部变量在函数内定义,生存期为整个源程序,但作用域与自动变量相同,只能在定义该变量的函数内使用。退出该函数后, 尽管该变量还继续存在,但不能使用它。b.对基本类型的静态局部变量若在说明时未赋以初值,则系统自动赋予0值。而对自动变量不赋初值,则其值是不定的。

2).全局全局变量本身就是静态存储方式, 静态全局变量当然也是静态存储方式。但是他们的作用域,非静态全局 变量的作用域是整个源程序(多个源文件可以共同使用); 而静态全局变量则限制了其作用域, 即只在定义该变量的源文件内有效, 在同一源程序的其它源文件中不能使用它。

2.static函数(也叫内部函数):

只能被本文件中的函数调用,而不能被同一程序其它文件中的函数调用。区别于一般的非静态函数(外部函数)     static在c里面可以用来修饰变量,也可以用来修饰函数。         先看用来修饰变量的时候。变量在c里面可分为存在全局数据区、栈和堆里。其实我们平时所说的堆栈是栈而不包含堆。

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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