malloc,calloc和realloc

本文介绍了C语言中常用的动态内存管理函数malloc、calloc和realloc的功能及使用方法。malloc用于分配指定大小的内存;calloc除了分配内存外还会将其初始化为0;realloc则用于调整已分配内存的大小。

C语言在进行动态内存时常会用到的三个函数分别是malloc,calloc和realloc。

malloc函数原型为:void  *malloc(size_t size);

malloc的作用用于在内存中开辟连续的size个字节,并返回该内存块的起始地址,如果开辟内存失败,则返回NULL指针。

通常情况下,直接写出size为多少有些不太方便,这样的程序也不方便移植。如:

int *p=malloc(100);  // 开辟一个100个字节的内存块,用于存放int类型变量。

你会发现上面的这句代码在32位机器和16位机器上所开辟出来相同大小的内存中可以存放的int类型变量个数是不同的,这就给移植程序带来了不便,因此一般不这样申请内存。

还有一种写法如下:

int *p=malloc(25*sizeof(int));

上面这一句代码无论是在32位机器还是在16位机器中所开辟出来的内存所能存放的int类型的变量数量都是25个,方便移植。

calloc函数原型:void *calloc(size_t num_elements,size_t element_size);

calloc和malloc的区别是calloc会把返回的指针初始化为0.另一个区别就是函数参数不同:num_elements是元素数量,element_size是元素大小(字节).

realloc函数原型:void realloc(void *ptr,size_t new_size);

realloc用于修改原先已经分配好的内存块的大小。

如果新内存比原来的内存大,则会在原来内存的后面开辟一块新的内存。

如果新内存比原来的内存小,则拿掉尾部多余的部分,保留的部分内容不变。

如果原来的内存不可改变,realloc将分配另一块正确大小的内存,并把原来那块内存的内容复制到新的内存上。

使用realloc后,应改用realloc返回的指针而不是原来的指针。

如果ptr是空指针,则realloc的作用和malloc一样。



内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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