C语言学习笔记

本文详细介绍了C语言中内存操作的基础知识,包括如何使用memset进行内存填充,静态数组与动态数组的区别,以及如何正确地使用sizeof获取数组大小。此外,还对比了bzero与memset的不同,并介绍了snprintf的安全字符串格式化方法。

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2015.12.24

printf  %u  unsigned int 

'\0' ascii码 是0   ,  ‘0’ ascii 码是48

所以如果char* 初始化初始化全0即可,相当于全是'\0'

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数组初始化:

char str[100];
memset(str,0,100);


int s[] = {1,2,3,4,5};
memset(s, 1, sizeof(s));  // sizeof(s)是5*4=20

推荐使用memset代替bzero

原型:extern void bzero(void *s, int n);
参数说明:s 要置零的数据的起始地址; n 要置零的数据字节个数。

关于memset注意事项。

http://www.cnblogs.com/chenyg32/p/3289068.html

摘要: 

1、静态数组作为参数传入某个函数的时候,就会退化成指针,也就是该数组的首地址,其数组的长度信息就丢掉了,这就是在这个语境下退化的概念。

void f(int s[5])
{
    memset(s, 0, sizeof(s));
}

int main()
{
    int s[] = {1,2,3,4,5};
    
    f(s);
    
    for (int i = 0; i < 5; ++i) 
        cout << s[i] << ' ';
    
    cout << endl;
    
    system("pause");
}

上面这段程序的输出是:0 2 3 4 5

2、memset第一个参数是开始填充的地址,第二个参数是填充的byte,第三个参数要填充的字节数(注意是字节数)。

如果对int使用memset赋1,那么赋值的结果应该是00000001000000010000000100000001,为16843009。

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数组的名就是数组首元素的地址,所以

&a[0] 即是 a  

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sizeof()


对于静态数组,sizeof可直接计算数组大小
例:int a[10];
sizeof(a)等于4*10=40

sizeof不能求得动态分配的内存的大小

int *p; 
sizeof(*p)相当于sizeof(int);    

sizeof(p)=4 地址占4字节

为什么sizeof可以知道数组的长度呢?网上说:

因为数组这种结构保存了数组的大小,有的书说数组长度保存在数组首地址前面的内存中
尚待验证?
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snprintf

 函数原型:int snprintf(char *dest, size_t n, const char *fmt, ...);

 函数说明: 最多从源串中拷贝n-1个字符到目标串中,然后再在后面加一个0

类似sprintf,但是更安全,因为有n限制,不会溢出。

dest是起始地址。

vc++里是 _snprintf


2015.01.04

bzero 在非linux上(比如嵌入式机)不可用,使用memset替换。 

  
内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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