函数指针

PID算法理论,运用,代码编写详解 对PID算法的应用,理解,逻辑分析以及代码编写总结。 阅读详情

其实uboot里面就有例子,不过今天看到一个TI的,也贴出来,实际差不了多少:

定义:

Uint32 gEntryPoint;

static void (*APPEntry)(void);

用法:

APPEntry = (void (*)(void)) gEntryPoint;
  (*APPEntry)();



也可以:

(*(void(*)(void))(*(uint32*) 0x08003004))();




函数指针 地址跳转
2009-12-21 21:12

一小段精彩的 C语言,1和2实现相同的功能,欢迎大伙跟帖呵(特别感谢trio老师)

1   void (*theUboot)(void);
    。。。。
    theUboot = (void (*)(void))(0x30700000);
    theUboot();
    。。。。。

2   (*(void (*)(void))(0x30700000))();

aokikyon 发表于 2008-9-10 21:00

看不懂。。。。。。。。ToT

讲解下好吗

shixq 发表于 2008-9-11 09:13

呵呵,强制类型转换,将一个绝对地址转换为一个函数指针,并调用这个函数以跳转到前面提到的绝对地址.
翻译成汇编就是:
mov r0,0x30700000;

mov pc,r0
trio老师说了,会用函数指针就可以成为C语言高手.
目前尚处于模仿阶段,还没有领会函数指针的精髓,继续修炼中...

shixq 发表于 2008-9-11 09:16

  原来用2的方式实现要加一个括号...
  看来对优先级的领会还是不够,当天少加了一个括号,编译死活通不过,没办法才用1的方法,先定义了一个空指针...

trio 发表于 2008-9-11 10:10

(*(void (*)(void))(0x30700000))();
可以这样理解

首先(void( * )(void) )是一个强制类型转换符,他将后面的0x30700000这个无符号整数强制转化为一个函数指针,该函数指针所指向的函数入口参数为 void,返回值也是void 。 如果到这步你看懂了,那么设(void (*)(void))(0x30700000)为 fp; 那么上面的表达式就可以简化为 (*fp)();   OK,这下就清楚了吧,我们将上面转化好的函数指针进行引用(也就是调用函数指针指向的函数)。




Bootloader调用Linux Kernel的方法是直接跳转到Kernel的第一条指令处。在跳转时要满足下列条件:

ARM寄存器r0=0;ARM寄存器r 1=Machine ID(各种ARM处理器的Machine ID均由http://www.arm.linux.org.uk统一分配;S3C44B0X的Machine ID是178);(*fp)(0, 178)这个函数通过参数传递的方式,即完成了跳转,又对r0和r1进行了初始化。


函数指针是指向函数的指针变量。 因而“函数指针”本身首先应是指针变量,只不过该指针变量指向函数。这正如用指针变量可指向整型变量、字符型、数组一样,这里是指向函数。如前所述,C在编译时,每一个函数都有一个入口地址,该入口地址就是函数指针所指向的地址。有了指向函数的指针变量后,可用该指针变量调用函数,就如同用指针变量可引用其他类型变量一样,在这些概念上是一致的。函数指针有两个用途:调用函数和做函数的参数。

 int func(int x); /* 声明一个函数 */

  int (*f) (int x); /* 声明一个函数指针 */
  f=func; /* 将func函数的首地址赋给指针f */

 int max(int x,int y){ return(x>y?x:y); }

  void main()
  {
  int (*ptr)(int, int);
  int a,b,c;
  ptr=max;
  scanf("%d%d",&a,&b);
  c=(*ptr)(a,b);
  printf("a=%d,b=%d,max=%d",a,b,c);
  }

指针函数和函数指针的区别

  1,这两个概念都是简称,指针函数是指返回值是指针的函数,即本质是一个函数。我们知道函数都有返回类型(如果不 返回值 ,则为无值型),只不过指针函数返回类型是某一类型的指针。

 #include<stdio.h>
  void FileFunc()
  {
  printf("FileFunc\n");
  }
  void EditFunc()
  {
  printf("EditFunc\n");
  }
  void main()
  {
  typedef void (*funcp)();
  funcp pfun= FileFunc;
  pfun();
  pfun = EditFunc;
  pfun(); 
  }
 其定义格式如下所示:
  返回类型 标识符 *返回名称(形式参数表)
  {  函数体 }
  返回类型可以是任何基本类型和复合类型。返回指针的函数的用途十分广泛。事 实上,每一个函数,即使它不带有返回某种类型的指针,它本身都有一个入口地址,该地址相当于一个指针。 比如函数返回一个整型值,实际上也相当于返回一个指针变量的值,不过这时的变量是函数本身而已,而整个函数相当于一个“变量”。例如下面一个返回指针函数的例子:
  //指针函数是指返回值是指针的函数,即本质是一个函数
  #include<iostream>
  using namespace std;
  int main()
  {
  float *find(float (*p)[4],int m);//查询序号为m的学生的四门课程的成绩
  float score[][4]={{50,51,52,55},{70,70,40,80},{77,99,88,67}};//定义成绩数组,第一维可以为变量
  float *pf=NULL;//定义一个指针时一定要初始化
  int i,m;
  cout<<"请输入您想查询的学生的序号:";
  cin>>m;
  pf=find(score,m);//返回为一维数组指针,指向一个学生成绩
  for(i=0;i<4;i++)
  cout<<*(pf+i)<<" ";
  cout<<endl;
  return 0;
  }
  float *find(float (*p)[4],int m)
  {
  float *pf=NULL;
  pf=*(p+m);//p是指向二位数组的指针,加*取一维数组的指针
  return pf;
  }学生学号从0号算起,函数find()被定义为指针函数,起形参pointer是指针指向包含4个元素的一维 数组 的指针变量。pointer+1指向 score的第一行。*(pointer+1)指向第一行的第0个元素。pt是一个指针变量,它指向浮点型变量。main()函数中调用find()函数,将score数组的首地址传给pointer.
  2,“函数指针”是指向函数的指针变量,因而“ 函数指针”本身首先应是指针变量,只不过该指针变量指向函数 。这正如用指针变量可指向 整型变量 、字符型、数组一样,这里是指向函数。如前所述,C在编译时,每一个函数都有一个入口地址,该入口地址就是函数指针所指向的地址。有了指向函数的指针变量后,可用该指针变量调用函数,就如同用指针变量可引用其他类型变量一样,在这些概念上一致的。函数指针有两个用途:调用函数和做函数的参数。

关于函数指针数组的定义

  关于函数指针数组的定义方法,有两种:一种是标准的方法;一种是蒙骗法。
  第一种,标准方法:
  {
  分析:函数指针数组是一个其元素是函数指针的数组。那么也就是说,此 数据结构 是一个数组,且其元素是一个指向函数入口地址的指针。
  根据分析:首先说明是一个数组:数组名[]
  其次,要说明其元素的数据类型指针:*数组名[].
  再次,要明确这每一个数组元素是指向函数入口地址的指针:函数返回值类型 (*数组名[])().请注意,这里为什么要把“*数组名[]”用括号扩起来呢?因为圆括号和数组说明符的优先级是等同的,如果不用圆括号把指针数组说明 表达式 扩起来,根据圆括号和方括号的结合方向,那么 *数组名[]() 说明的是什么呢?是元素返回值类型为指针的函数数组。有这样的函数数组吗?不知道。所以必须括起来,以保证数组的每一个元素是指针。
  }
  第二种,蒙骗法:
  尽管函数不是变量,但它在内存中仍有其物理地址,该地址能够赋给指针变量。获取函数地址的方法是:用不带有括号和参数的函数名得到。
  函数名相当于一个指向其函数入口 指针常量 。 那么既然函数名是一个指针常量,那么就可以对其进行一些相应的处理,如 强制类型转换 。
  那么我们就可以把这个地址放在一个整形指针数组中,然后作为函数指针调用即可。
  完整例子:
  #include "stdio.h"
  int add1(int a1,int b1);
  int add2(int a2,int b2);
  void main()
  {
  int numa1=1,numb1=2;
  int numa2=2,numb2=3;
  int (*op[2])(int a,int b);
  op[0]=add1;
  op[1]=add2;
  printf("%d %d\n",op[0](numa1,numb1),op[1](numa2,numb2));
  }
  int add1(int a1,int b1)
  {
  return a1+b1;
  }
  int add2(int a2,int b2)
  {
  return a2+b2;
  }

编辑本段为函数指针数组赋值

  为函数指针数组赋值有两种方式:静态定义和动态赋值。
  1. 静态定义
  在定义函数指针数组的时候,已经确定了每个成员所对应的函数。例如:
  void (*INTARRAY[])(void) = {Stop,Run,Jump};
  从根本上讲函数指针数组依然是数组,所以和数组的定义类似,由于是静态赋值,[ ]里面的数字可以
  省略。这个函数指针数组的成员有三个。
  INTARRAY[1](); //执行Run函数
  2. 动态赋值
  也可以先定义一个函数指针数组,在需要的时候为其赋值。为了还原它本来的面目,我们先对这个执行特定类型的函数指针进行类型重定义,然后再用这个新数据类型来定义数组。如下:
  typedef void (*INTFUN)(void); //此类型的函数指针指向的是无参、无返回值的函数。
  INTFUN INTARRAY[32]; //定义一个函数指针数组,其每个成员为INTFUN类型的函数指针
  INTARRAY[10] = INT_TIMER0; //为其赋值
  INTARRAY[10](); //调用函数指针数组的第10个成员指向的函数

函数指针、函数指针数组、指向函数指针数组的指针 目录 一、函数指针(本质是指针) 1.( * ( void( * )( ) )0)( ) ; 2.void( * signal ( int,void( * )( int ) ) )( int ) 二、函数指针数组 (本质是数组) 三、指向函数指针数组的指针(本质上是一个指针) 4.回调函数 建议在看函数指针前,了解一下数组指针,指针数数组的解析,假如本来就了解的化就可跳过。 点击打... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); 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Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf

作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...

函数指针、函数指针数组,函数指针数组的指针

数组指针 概念:数组指针是指针,只要是指针他就占4个字节; 例如: 整形指针:int *p;能够指向整形数据的指针    浮点型指针:float *p;能够指向浮点型的数据的指针 那么数组指针,同样的理解就是指向数组的指针。 Eg:  int (*p)[10] 解释:这里的p由于小括号的原因和*先结合,所以他就是指针,然后指向的是一个大小为10的整形数组,所以p首先是一个指针,然后指向

Gary的面包屑小道 1万+

指针深入了解——函数指针,函数指针数组,指向函数指针数组的指针。

我们上期了解了,数组指针,指针数组,我们知道了,数组也有自己的地址,那么函数有没有自己的地址呢?如果有那又该怎么存起来呢?今天我们就一起来探讨一下。

qq_63943454的博客 1205

函数指针和函数指针类型

参考:https://blog.youkuaiyun.com/candyliuxj/article/details/6339414 函数指针 1.     定义 每一个函数都占用一段内存单元,它们有一个起始地址,指向函数入口地址的指针称为函数指针。 注意:函数指针的本质是一个指针变量,且指针指向的函数的入口地址 2.     语法 指向函数的指针变量的一般定义形式为:        数据类型  ...

杨树的博客 7778

函数指针详解

  这篇文章把函数指针的各种常用情况做了一个详解的总结。 1. 指向普通函数的指针 很简单,如下的例子可以说明基本格式和用法:int int_add(int a, int b){ return (a+b);}int int_sub(int a, int b){ return (a-b);}int (*int_operato

sparkliang的专栏 1万+

【C语言】函数指针、函数指针数组、函数指针数组的指针

一.函数指针 1.定义理解 函数指针:是一个指针,存放函数地址的指针。 函数的地址可以通过取地址函数名拿到,也可以通过函数名直接拿到。2.函数指针 (1)定义一个函数test void test(char *str) {     printf("%s\n",str); } int main() {     //函数指针的定义方式     void (*p)(char *str) = test...

Miss_Monster的博客 1229

三种函数指针的表达以及函数指针概念讲解

函数指针的使用和定义方法函数指针的概念三种表达函数指针的方法函数指针的调用方法 函数指针的概念 三种表达函数指针的方法 函数指针的调用方法 #函数指针概念 如果在程序中定义了一个函数,那么在编译时系统就会为这个函数代码分配一段存储空间,这段存储空间的首地址称为这个函数的地址。而且函数名表示的就是这个地址。既然是地址我们就可以定义一个指针变量来存放,这个指针变量就叫作函数指针变量,简称函数指针。 #三种表达函数指针的方法 接下来通过简单加法运算函数:int add(int a,int b)来演示其对应的函数指

qq_37975668的博客 1587

使用 typedef 定义函数指针,更优雅的使用函数指针

简介 关于函数指针的介绍,这里就不做过多说明了,不了解的同学可以看看这篇博客: https://blog.youkuaiyun.com/afei__/article/details/80549202   使用 typedef 定义函数指针 通过下面这个例子,我们看看 typedef 是怎么搭配函数指针使用的吧。 int add(int a, int b) { return a + b; ...

阿飞的博客 3万+
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