(5)让你不再害怕指针--数组和指针的关系

本文详细解释了数组的数组名如何被视作一个指针的概念,包括其在不同表达式中的作用和使用方式。通过实例分析,帮助读者深入理解数组指针的应用与特性。

数组的数组名其实可以看作一个指针。看下例:

例九:


int array[10] = {0,1,2,3,4,5,6,7,8,9},value; value = array[0]; //也可写成:value = *array; value = array[3]; //也可写成:value = *(array+3); value = array[4]; //也可写成:value = *(array+4);
上例中,一般而言数组名array 代表数组本身,类型是int[10],但如果把array 看做指针的话,它指向数组的第0 个单元,类型是int* ,所指向的类型是数组单元的类型即int。因此*array 等于0 就一点也不奇怪了。同理,array+3 是一个指向数组第3 个单元的指针,所以*(array+3)等于3。其它依此类推。

例十:

char *str[3] = { "Hello,thisisasample!", "Hi,goodmorning.", "Helloworld" }; chars[80]; strcpy(s,str[0]); //也可写成strcpy(s,*str); strcpy(s,str[1]); //也可写成strcpy(s,*(str+1)); strcpy(s,str[2]); //也可写成strcpy(s,*(str+2));
上例中,str 是一个三单元的数组,该数组的每个单元都是一个指针,这些指针各指向一个字符串。把指针数组名str 当作一个指针的话,它指向数组的第0 号单元,它的类型是char **,它指向的类型是char *。

*str 也是一个指针,它的类型是char *,它所指向的类型是char,它指向的地址是字符串"Hello,thisisasample!"的第一个字符的地址,即'H'的地址。注意:字符串相当于是一个数组,在内存中以数组的形式储存,只不过字符串是一个数组常量,内容不可改变,且只能是右值.如果看成指针的话,他即是常量指针,也是指针常量.

str+1 也是一个指针,它指向数组的第1 号单元,它的类型是char**,它指向的类型是char*。

*(str+1)也是一个指针,它的类型是char*,它所指向的类型是char,它指向"Hi,goodmorning."的第一个字符'H'

下面总结一下数组的数组名(数组中储存的也是数组)的问题:

声明了一个数组TYPE array[n],则数组名称array 就有了两重含义:

第一,它代表整个数组,它的类型是TYPE[n];
第二,它是一个常量指针,该指针的类型是TYPE*,该指针指向的类型是TYPE,也就是数组单元的类型,该指针指向的内存区就是数组第0 号单元,该指针自己占有单独的内存区,注意它和数组第0 号单元占据的内存区是不同的。该指针的值是不能修改的,即类似array++的表达式是错误的。

在不同的表达式中数组名array 可以扮演不同的角色。

在表达式sizeof(array)中,数组名array 代表数组本身,故这时sizeof 函数测出的是整个数组的大小。

在表达式*array 中,array 扮演的是指针,因此这个表达式的结果就是数组第0 号单元的值。sizeof(*array)测出的是数组单元的大小。

表达式array+n(其中n=0,1,2,.....)中,array 扮演的是指针,故array+n 的结果是一个指针,它的类型是TYPE *,它指向的类型是TYPE,它指向数组第n 号单元。故sizeof(array+n)测出的是指针类型的大小。在32 位程序中结果是4

例十一:


int array[10]; int (*ptr)[10]; ptr = &array;
上例中ptr 是一个指针,它的类型是int(*)[10],他指向的类型是int[10] ,我们用整个数组的首地址来初始化它。在语句ptr=&array中,array 代表数组本身。

本节中提到了函数sizeof(),那么我来问一问,sizeof(指针名称)测出的究竟是指针自身类型的大小呢还是指针所指向的类型的大小?
答案是前者。例如:

int(*ptr)[10];
则在32 位程序中,有:
sizeof(int(*)[10])==4
sizeof(int[10])==40
sizeof(ptr)==4

实际上,sizeof(对象)测出的都是对象自身的类型的大小,而不是别的什么类型的大小。




内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障据集进行实验验证,通过优化VMD的模态惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大据分析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解决传统VMD参依赖人工经验选取的问题,实现参自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参优化与故障分类的联动关系,并可通过更换据集进一步验证模型泛化能力。
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