数组(0712~0714)

本文深入讲解了数组的基本概念,包括定义、初始化、引用及存储空间的计算方式。同时,详细阐述了字符数组的特点,如存储长度、元素个数以及字符串处理的API,如strlen和strcpy的使用方法。此外,还介绍了二维数组的定义、空间长度和元素引用。

数组:是一块“连续”且“同类型”的存储空间

1,定义数组:
类型 数组名[长度];
2,定义数组并初始化:
类型 数组名[长度]={值1,值2,};
注:如果只初始化部分值,则其他元素值为0
3,引用:取出第几个元素的内容
  下标法(从0开始):  buf[n]
 数组的存储空间长度: 长度*sizeof(类型)
 第i个元素的地址:首地址+(n-1)*sizeof(类型)   n代表第n个元素
字符数组:
  定义字符数组 char 数组名[长度];
1、数组空间长度:sizeof(char)*长度
2、元素长度:数组元素的个数
3、空字符:ASCII -0  '\0'   约定:每个字符串后面都加一个结束字符
        字符串API: 用户接口:

求字符串的长度:strlen

复制字符串:strcpy

      注: 比较两个字符串大小:逐个比较字符的大小。

当出现字符不相等情况下直接比较大小后面字符不需要比较
S1 比较  S2:  s1[i]>s2[i] --->S1>S2
      s1[i]<s2[i] --->S1<S2
       所有字符相同 ---》S1==S2  

二维数组和多维数组

二维数组的定义:类型  数组名 [行][列];

空间长度:sizeof(int)*行*列

元素个数:行*列

引用元素:需要确定哪一行 那一列的的元素   数组名 [行][列]

注:行和列下标均从0开始

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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