#define const为什么不能用定义的量做位宽跟定义数组长度?

本文详细探讨了C语言中#define预处理指令与const关键字的使用方法及其区别,包括定义常量、宏的多行定义、条件编译等内容,并解释了为何不能使用const变量作为数组大小的原因。
注意数组下标经测试可以定义,而#define定义的常量也通过VS2010输出,因为C99允许您使用常量值指定数组大小,但是C90不允许,而#define在两种情况下都可以使用
下文关于#define有某些错误带修正
1、能不能用 define 定义常量数组
不可以,下面是define的一些用法,希望对你有帮助。1.简单的define定义#define MAXTIME 1000一个简单的MAXTIME就定义好了,它代表1000,如果在程序里面写if(i<MAXTIME){.........}编译器在处理这个代码之前会对MAXTIME进行处理替换为1000。这样的定义看起来类似于普通的常量定义CONST,但也有着不同,因为define的定义更像是简单的文本替换,而不是作为一个量来使用,这个问题在下面反映的尤为突出。2.define的“函数定义”define可以像函数那样接受一些参数,如下#define max(x,y) (x)>(y)?(x):(y);这个定义就将返回两个数中较大的那个,看到了吗?因为这个“函数”没有类型检查,就好像一个函数模板似的,当然,它绝对没有模板那么安全就是了。可以作为一个简单的模板来使用而已。但是这样做的话存在隐患,例子如下:#define Add(a,b) a+b;在一般使用的时候是没有问题的,但是如果遇到如:c * Add(a,b) * d的时候就会出现问题,代数式的本意是a+b然后去和c,d相乘,但是因为使用了define(它只是一个简单的替换),所以式子实际上变成了c*a + b*d另外举一个例子:#define pin (int*);pin a,b;本意是a和b都是int型指针,但是实际上变成int* a,b;a是int型指针,而b是int型变量。这是应该使用typedef来代替define,这样a和b就都是int型指针了。所以我们在定义的时候,养成一个良好的习惯,建议所有的层次都要加括号。3.宏的单行定义#define A(x) T_##x#define B(x) #@x#define C(x) #x我们假设:x=1,则有:A(1)------〉T_1B(1)------〉'1'C(1)------〉"1"(这里参考了 hustli的文章)3.define的多行定义define可以替代多行的代码,例如MFC中的宏定义(非常的经典,虽然让人看了恶心)#define MACRO(arg1, arg2) do { \/* declarations */ \stmt1; \stmt2; \/* ... */ \} while(0) /* (no trailing ; ) */关键是要在每一个换行的时候加上一个"\"摘抄自http://www.blog.edu.cn/user1/16293/archives/2005/115370.shtml 修补了几个bug4.在大规模的开发过程中,特别是跨平台和系统的软件里,define最重要的功能是条件编译。就是:#ifdef WINDOWS............#endif#ifdef LINUX............#endif可以在编译的时候通过#define设置编译环境5.如何定义宏、取消宏//定义宏#define [MacroName] [MacroValue]//取消宏#undef [MacroName]普通宏#define PI (3.1415926)带参数的宏#define max(a,b) ((a)>(b)? (a),(b))关键是十分容易产生错误,包括机器和人理解上的差异等等。6.条件编译#ifdef XXX…(#else) …#endif例如 #ifdef DV22_AUX_INPUT#define AUX_MODE 3#else#define AUY_MODE 3#endif#ifndef XXX … (#else) … #endif7.头文件(.h)可以被头文件或C文件包含;重复包含(重复定义)由于头文件包含可以嵌套,那么C文件就有可能包含多次同一个头文件,就可能出现重复定义的问题的。通过条件编译开关来避免重复包含(重复定义)例如#ifndef __headerfileXXX__#define __headerfileXXX__…文件内容…#endif
http://zhidao.baidu.com/question/23493581.html
2、为什么下面的例子在使用一个const变量来初始化数组,ANSI C的编译器会报告一个错误呢?  
 
  const int n = 5; 
 
  int a[n]; 
答案与分析: 
 
  1)、这个问题讨论的是“常量”与“只读变量”的区别。常量肯定是只读的,例如5, "abc",等,肯定是只读的,因为常量是被编译器放在内存中的只读区域,当然也就不能够去修改它。而“只读变量”则是在内存中开辟一个地方来存放它的值,只不过这个值由编译器限定不允许被修改。C语言关键字const就是用来限定一个变量不允许被改变的修饰符(Qualifier)。上述代码中变量n被修饰为只读变量,可惜再怎么修饰也不是常量。而ANSI C规定数组定义时长度必须是“常量”,“只读变量”也是不可以的。 
 
  2)、注意:在ANSI C中,这种写法是错误的,因为数组的大小应该是个常量,而const int n,n只是一个变量(常量 != 不可变的变量,但在标准C++中,这样定义的是一个常量,这种写法是对的),实际上,根据编译过程及内存分配来看,这种用法本来就应该是合理的,只是 ANSI C对数组的规定限制了它(实际上在GCC和VS2005中编译以上代码;确实没有错误产生,也没有给出警告!)。 
 
  3)、那么,在ANSI C 语言中用什么来定义常量呢?答案是enum类型和#define宏,这两个都可以用来定义常量。
http://baike.baidu.com/view/209670.htm  
优化这段代码,减少LUT资源:#include “SmoothProfileOnXAxisMean.h” #define MAX_WINDOW_SIZE 33 #define HALF_MAX_WINDOW 16 #define II 1 // 每周期处理一个数据 // 使用18定点数(16整数 + 8小数)替代浮点数 typedef ap_fixed<32, 20> fixed_t; typedef ap_fixed<32, 20> fixed_cache; void SmoothProfileOnXAxisMeanOptimize(hls::stream& points_in_z, hls::stream& smoothed_z, ap_uint<6> mean_win_size, float invalid_z ) { #pragma HLS PIPELINE II=1 #pragma HLS INTERFACE ap_ctrl_none port=return #pragma HLS INTERFACE axis port=points_in_z #pragma HLS INTERFACE axis port=smoothed_z #pragma HLS INTERFACE ap_none port=mean_win_size #pragma HLS INTERFACE ap_none port=invalid_z // 循环缓冲区 - 使用定点数提高时序性能 static fixed_t buffer[MAX_WINDOW_SIZE]; #pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=buffer complete dim=1 static ap_uint<1> win[MAX_WINDOW_SIZE]; #pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=win complete dim=1 static ap_uint<1> invalid_flag0; static ap_uint<1> invalid_flag1; static ap_uint<1> invalid_flag2; // 读取输入并转换为定点数 float in_val_float = points_in_z.read(); fixed_t in_val = in_val_float; fixed_t invalid_z_fixed = invalid_z; // std::cout << “out1_data:” << in_val << " " << invalid_z_fixed << " " << invalid_z <<std::endl; for (int i = MAX_WINDOW_SIZE-1; i > 0; i--){ #pragma HLS UNROLL buffer[i] = buffer[i - 1]; win[i] = win[i-1]; } buffer[0] = (in_val==invalid_z_fixed)?(fixed_t)0:in_val; win[0] = (in_val==invalid_z_fixed)?0:1; static fixed_cache sum_buffer0[11]; static fixed_cache sum_win0[11]; for (int i = 0; i < 11; i=i+1) { #pragma HLS UNROLL sum_buffer0[i] = buffer[i * 3] + buffer[i * 3+1] + buffer[i * 3+2]; sum_win0[i] = win[i * 3] + win[i * 3+1] + win[i * 3+2]; } invalid_flag0 = win[16]; static fixed_cache sum_buffer1[3]; sum_buffer1[0] = sum_buffer0[0] + sum_buffer0[1] + sum_buffer0[2] + sum_buffer0[3]; sum_buffer1[1] = sum_buffer0[4] + sum_buffer0[5] + sum_buffer0[6] + sum_buffer0[7]; sum_buffer1[2] = sum_buffer0[8] + sum_buffer0[9] + sum_buffer0[10]; static fixed_cache sum_win1[3]; sum_win1[0] = sum_win0[0] + sum_win0[1] + sum_win0[2] + sum_win0[3]; sum_win1[1] = sum_win0[4] + sum_win0[5] + sum_win0[6] + sum_win0[7]; sum_win1[2] = sum_win0[8] + sum_win0[9] + sum_win0[10]; invalid_flag1 = invalid_flag0; static fixed_cache sum_buffer2; sum_buffer2 = sum_buffer1[0] + sum_buffer1[1] + sum_buffer1[2]; static fixed_cache sum_win2; sum_win2 = sum_win1[0] + sum_win1[1] + sum_win1[2]; invalid_flag2 = invalid_flag1; // std::cout << “out2_data:” << in_val << " " << sum_buffer2 << " " << sum_win2 <<std::endl; static fixed_cache result; if (invalid_flag2 == 0) { result = (fixed_cache)invalid_z_fixed; // 将无效转换为fixed_cache类型 } else { // 定点数除以整数,HLS会生成一个定点数除以整数的除法器,比两个定点数相除简单 result = sum_buffer2 / sum_win2; } // std::cout << “out2_data:” << in_val << " " << result << " " << sum_buffer2 << " " << sum_win2 << " " << std::endl; smoothed_z.write((float)result); }
07-29
优化这段代码,窗口1、3、5、9、11、17、33,输入3200个点,输出也要3200个点,边缘输出原:#include "SmoothProfileOnXAxisMean.h" #define MAX_WINDOW_SIZE 33 #define HALF_MAX_WINDOW 16 #define II 1 // 每周期处理一个数据 // 使用18定点数(16整数 + 8小数)替代浮点数 typedef ap_fixed<24, 12> fixed_t; typedef ap_fixed<32, 16> fixed_cache; void SmoothProfileOnXAxisMeanOptimize(hls::stream<float>& points_in_z, hls::stream<float>& smoothed_z, ap_uint<6> mean_win_size, float invalid_z ) { #pragma HLS PIPELINE II=1 #pragma HLS INTERFACE ap_ctrl_none port=return #pragma HLS INTERFACE axis port=points_in_z #pragma HLS INTERFACE axis port=smoothed_z #pragma HLS INTERFACE ap_none port=mean_win_size #pragma HLS INTERFACE ap_none port=invalid_z // 循环缓冲区 - 使用定点数提高时序性能 static fixed_t buffer[MAX_WINDOW_SIZE]; #pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=buffer complete dim=1 static ap_uint<1> win[MAX_WINDOW_SIZE]; #pragma HLS ARRAY_PARTITION variable=win complete dim=1 static ap_uint<1> invalid_flag0; static ap_uint<1> invalid_flag1; static ap_uint<1> invalid_flag2; // 读取输入并转换为定点数 float in_val_float = points_in_z.read(); fixed_t in_val = in_val_float; fixed_t invalid_z_fixed = invalid_z; // std::cout << "out1_data:" << in_val << " " << invalid_z_fixed << " " << invalid_z <<std::endl; for (int i = MAX_WINDOW_SIZE-1; i > 0; i--){ #pragma HLS UNROLL buffer[i] = buffer[i - 1]; win[i] = win[i-1]; } buffer[0] = (in_val==invalid_z_fixed)?(fixed_t)0:in_val; win[0] = (in_val==invalid_z_fixed)?0:1; static fixed_cache sum_buffer0[11]; static fixed_cache sum_win0[11]; for (int i = 0; i < 11; i=i+1) { #pragma HLS UNROLL sum_buffer0[i] = buffer[i * 3] + buffer[i * 3+1] + buffer[i * 3+2]; sum_win0[i] = win[i * 3] + win[i * 3+1] + win[i * 3+2]; } invalid_flag0 = win[16]; static fixed_cache sum_buffer1[3]; sum_buffer1[0] = sum_buffer0[0] + sum_buffer0[1] + sum_buffer0[2] + sum_buffer0[3]; sum_buffer1[1] = sum_buffer0[4] + sum_buffer0[5] + sum_buffer0[6] + sum_buffer0[7]; sum_buffer1[2] = sum_buffer0[8] + sum_buffer0[9] + sum_buffer0[10]; static fixed_cache sum_win1[3]; sum_win1[0] = sum_win0[0] + sum_win0[1] + sum_win0[2] + sum_win0[3]; sum_win1[1] = sum_win0[4] + sum_win0[5] + sum_win0[6] + sum_win0[7]; sum_win1[2] = sum_win0[8] + sum_win0[9] + sum_win0[10]; invalid_flag1 = invalid_flag0; static fixed_cache sum_buffer2; sum_buffer2 = sum_buffer1[0] + sum_buffer1[1] + sum_buffer1[2]; static fixed_cache sum_win2; sum_win2 = sum_win1[0] + sum_win1[1] + sum_win1[2]; invalid_flag2 = invalid_flag1; // std::cout << "out2_data:" << in_val << " " << sum_buffer2 << " " << sum_win2 <<std::endl; // 除法优化 - 使用移和乘法避免硬件除法器 fixed_t result; if (invalid_flag2 == 0) { result = invalid_z_fixed; } else { // 使用倒数乘法代替除法 ap_ufixed<24, 8> reciprocal = 1.0 / sum_win2.to_int(); result = fixed_t(sum_buffer2 * reciprocal); } // std::cout << "out2_data:" << in_val << " " << result << " " << sum_buffer2 << " " << sum_win2 << " " << std::endl; smoothed_z.write((float)result); }
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