C语言中的运算符 详细说明

c语言运算符优先级表(c语言中各种运算符的优先级) 运算符的优先级是怎样的?c语言中各种运算符的优先级 运算符的优先级从高到低大致是:单目运算符、算术运算符、关系运算符、逻辑运算符、条件运算符、赋值运算符()和逗号运算符 c语言上运算符优先级是怎样的啊 简单记就是:! > 算术运算符 > 关系运算符 > && > || > 赋值运算符。 c语... 阅读详情

无论是加减乘除还是大于小于,都需要用到运算符,在C语言中的运算符和我们平时用的基本上都差不多。
运算符包括赋值运算符、算术运算符、逻辑运算符、位逻辑运算符、位移运算符、关系运算符、自增自减运算符。大多数运算符都是二目运算符,即运算符位于两个表达式之间。单目运算符的意思是运算符作用于单个表达式。(具体什么是表达式下一节再说)

一、赋值运算符
赋值语句的作用是把某个常量或变量或表达式的值赋值给另一个变量。符号为‘=’。这里并不是等于的意思,只是赋值,等于用‘==’表示。
注意:赋值语句左边的变量在程序的其他地方必须要声明。
得已赋值的变量我们称为左值,因为它们出现在赋值语句的左边;产生值的表达式我们称为右值,因为她它们出现在赋值语句的右边。常数只能作为右值。
例如:
count=5;
total1=total2=0;
第一个赋值语句大家都能理解。
第二个赋值语句的意思是把0同时赋值给两个变量。这是因为赋值语句是从右向左运算的,也就是说从右端开始计算。这样它先total2=0;然后total1=total2;那么我们这样行不行呢?
(total1=total2)=0;
这样是不可以的,因为先要算括号里面的,这时total1=total2是一个表达式,而赋值语句的左边是不允许表达式存在的。

二、算术运算符
在C语言中有两个单目和五个双目运算符。
符号 功能
+ 单目正
- 单目负
* 乘法
/ 除法
% 取模
+ 加法
- 减法
下面是一些赋值语句的例子, 在赋值运算符右侧的表达式中就使用了上面的算术运算符:
Area=Height*Width;
num=num1+num2/num3-num4;
运算符也有个运算顺序问题,先算乘除再算加减。单目正和单目负最先运算。
取模运算符(%)用于计算两个整数相除所得的余数。例如:
a=7%4;
最终a的结果是3,因为7%4的余数是3。
那么有人要问了,我要想求它们的商怎么办呢?
b=7/4;
这样b就是它们的商了,应该是1。
也许有人就不明白了,7/4应该是1.75,怎么会是1呢?这里需要说明的是,当两个整数相除时,所得到的结果仍然是整数,没有小数部分。要想也得到小数部分,可以这样写7.0/4或者7/4.0,也即把其中一个数变为非整数。
那么怎样由一个实数得到它的整数部分呢?这就需要用强制类型转换了。例如:
a=(int) (7.0/4);
因为7.0/4的值为1.75,如果在前面加上(int)就表示把结果强制转换成整型,这就得到了1。那么思考一下a=(float) (7/4);最终a的结果是多少?
单目减运算符相当于取相反值,若是正值就变为负值,若是负数就变为正值。
单目加运算符没有意义,纯粹是和单目减构成一对用的。

三、逻辑运算符
逻辑运算符是根据表达式的值来返回真值或是假值。其实在C语言中没有所谓的真值和假值,只是认为非0为真值,0为假值。
符号 功能
&& 逻辑与
|| 逻辑或
! 逻辑非
~ 求反
例如:
5!3;
0||-2&&5;
!4;

当表达式进行&&运算时,只要有一个为假,总的表达式就为假,只有当所有都为真时,总的式子才为真。当表达式进行||运算时,只要有一个为真,总的值就为真,只有当所有的都为假时,总的式子才为假。逻辑非(!)运算是把相应的变量数据转换为相应的真/假值。若原先为假,则逻辑非以后为真,若原先为真,则逻辑非以后为假。
还有一点很重要,当一个逻辑表达式的后一部分的取值不会影响整个表达式的值时,后一部分就不会进行运算了。例如:
a=2,b=1;
a||b-1;
因为a=2,为真值,所以不管b-1是不是真值,总的表达式一定为真值,这时后面的表达式就不会再计算了。

四、关系运算符
关系运算符是对两个表达式进行比较,返回一个真/假值。
符号 功能
> 大于
< 小于
>= 大于等于
<= 小于等于
== 等于
!= 不等于
这些运算符大家都能明白,主要问题就是等于==和赋值=的区别了。
一些刚开始学习C语言的人总是对这两个运算符弄不明白,经常在一些简单问题上出错,自己检查时还找不出来。看下面的代码:
if(Amount=123) ……
很多新人都理解为如果Amount等于123,就怎么样。其实这行代码的意思是先赋值Amount=123,然后判断这个表达式是不是真值,因为结果为 123,是真值,那么就做后面的。如果想让当Amount等于123才运行时,应该if(Amount==123) ……

五、自增自减运算符
这是一类特殊的运算符,自增运算符++和自减运算符--对变量的操作结果是增加1和减少1。例如:
--Couter;
Couter--;
++Amount;
Amount++;

看这些例子里,运算符在前面还是在后面对本身的影响都是一样的,都是加1或者减1,但是当把他们作为其他表达式的一部分,两者就有区别了。运算符放在变量前面,那么在运算之前,变量先完成自增或自减运算;如果运算符放在后面,那么自增自减运算是在变量参加表达式的运算后再运算。这样讲可能不太清楚,看下面的例子:
num1=4;
num2=8;
a=++num1;
b=num2++;

a=++num1; 这总的来看是一个赋值,把++num1的值赋给a,因为自增运算符在变量的前面,所以num1先自增加1变为5,然后赋值给a,最终a也为5。 b=num2++;这是把num2++的值赋给b,因为自增运算符在变量的后面,所以先把num2赋值给b,b应该为8,然后num2自增加1变为9。
那么如果出现这样的情况我们怎么处理呢?
c=num1+++num2;
到底是c=(num1++)+num2;还是c=num1+(++num2);这要根据编译器来决定,不同的编译器可能有不同的结果。所以我们在以后的编程当中,应该尽量避免出现上面复杂的情况。

六、复合赋值运算符
在赋值运算符当中,还有一类C/C++独有的复合赋值运算符。它们实际上是一种缩写形式,使得对变量的改变更为简洁。
Total=Total+3;
乍一看这行代码,似乎有问题,这是不可能成立的。其实还是老样子,'='是赋值不是等于。它的意思是本身的值加3,然后在赋值给本身。为了简化,上面的代码也可以写成:
Total+=3;
复合赋值运算符有下列这些:
符号 功能
+= 加法赋值
-= 减法赋值
*= 乘法赋值
/= 除法赋值
%= 模运算赋值
<<= 左移赋值
>>= 右移赋值
&= 位逻辑与赋值
|= 位逻辑或赋值
^= 位逻辑异或赋值
上面的十个复合赋值运算符中,后面五个我们到以后位运算时再说明。
那么看了上面的复合赋值运算符,有人就会问,到底Total=Total+3;与Total+=3;有没有区别?答案是有的,对于A=A+1,表达式A被计算了两次,对于复合运算符A+=1,表达式A仅计算了一次。一般的来说,这种区别对于程序的运行没有多大影响,但是当表达式作为函数的返回值时,函数就被调用了两次(以后再说明),而且如果使用普通的赋值运算符,也会加大程序的开销,使效率降低。

七、条件运算符
条件运算符(?:)是C语言中唯一的一个三目运算符,它是对第一个表达式作真/假检测,然后根据结果返回两外两个表达式中的一个。
<表达式1>?<表达式2>:<表达式3>
在运算中,首先对第一个表达式进行检验,如果为真,则返回表达式2的值;如果为假,则返回表达式3的值。
例如:
a=(b>0)?b:-b;
当b>0时,a=b;当b不大于0时,a=-b;这就是条件表达式。其实上面的意思就是把b的绝对值赋值给a。

八、逗号运算符
在C语言中,多个表达式可以用逗号分开,其中用逗号分开的表达式的值分别结算,但整个表达式的值是最后一个表达式的值。
假设b=2,c=7,d=5,
a1=(++b,c--,d+3);
a2=++b,c--,d+3;
对于第一行代码,有三个表达式,用逗号分开,所以最终的值应该是最后一个表达式的值,也就是d+3,为8,所以a=8。对于第二行代码,那么也是有三个表达式,这时的三个表达式为a2=++b、c--、d+3,(这是因为赋值运算符比逗号运算符优先级高)所以最终表达式的值虽然也为8,但a2=3。

还有其他的如位逻辑运算符,位移运算符等等,我们等到讲位运算时再说明。

九、优先级和结合性
从上面的逗号运算符那个例子可以看出,这些运算符计算时都有一定的顺序,就好象先要算乘除后算加减一样。优先级和结合性是运算符两个重要的特性,结合性又称为计算顺序,它决定组成表达式的各个部分是否参与计算以及什么时候计算。
下面是C语言中所使用的运算符的优先级和结合性:
优先级 运算符 结合性
(最高) () [] -> . 自左向右
! ~ ++ -- + - * & sizeof 自右向左
* / % 自左向右
+ - 自左向右
<< >> 自左向右
< <= > >= 自左向右
== != 自左向右
& 自左向右
^ 自左向右
| 自左向右
&& 自左向右
|| 自左向右
?: 自右向左
= += -= *= /= %= &= ^= |= <<= >>= 自右向左
(最低) , 自左向右
在该表中,还有一些运算符我们没有介绍,如指针运算符、sizeof运算符、数组运算符[]等等,这些在以后的学习中会陆续说明的。

(转载于:http://blog.sina.com.cn/s/blog_458983150100atxl.html)

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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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【C语言】运算符号详细说明

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C语言中的运算符

表示的含义:判断操作数1结果是否为真,如果操作数1结果为真,则整个条件表达式的结果为操作数2,否则整个条件表达式的结果为操作数3。注:不要混淆逻辑操作符和位操作符,虽然运算规则一样,但两者之间有很大区别,一个是对二进制位进行操作,一个是对数值进行操作。特别注意:==和=一定不要能混淆了 ,==是等于,=是赋值!右位移(>>>)运算规则:右边抛弃,左边用该值的原符号位填充。<操作数2> : <操作数3>左位移(<<<)运算规则: 左边抛弃、右边补零。一般形式: <操作数1> , <操作数2>;

2301_80547771的博客 2140

C++语言篇 运算符优先级详细列表与说明

这里是C和C++语言的运算符列表。所有列出的运算符皆含纳于C++;第三个栏目里的内容也使用C来描述。应当注意的是C不支持运算符重载。 下列运算符在两个语言中都是顺序点(运算符未重载时):&amp;&amp;、||、?:和,(逗号运算符)。 C++也包含类型转换运算符const_cast、static_cast、dynamic_cast和reinterpret_cast,不在表中列出以维持...

流年的博客 7735

C语言运算符优先级(超详细)

转自: http://blog.youkuaiyun.com/huangblog/article/details/8271791 每当想找哪个运算符优先级高时,很多时候总是想找的就没有,真让人气愤!现在,终于有个我个人觉得非常全的,分享给大家,欢迎拍砖! C语言运算符优先级 优先级 运算符 名称或含义 使用

yuliying的专栏 62万+

【C语言从不挂科到高绩点】03-C语言运算符

表示:如果条件表达式成立,结果为真(1),就选择值 1 作为最终的结果,如果条件表达式不成立,结果为假(0),就选择值 2 作为最终结果。按位与而言,参与运算的两位都是 1 的时候,结果才为 1,否则结果为 0。参与 | 或运算的两个二进制位,有一个为 1 的时候,结果就位 1,只有当两个都是 0 的时候,结果才为 0。运算的表达式为真(1)结果就为假(0),表达式为假(0)的时候,结果就为真(1)(颠倒黑白)58 结果为假,左右两边都为假(0),整体的结果就为假(0)

yueyehuguang的博客 1252

C语言运算符优先级与结合方向

一 C语言运算符优先级 详细列表 2008年10月24日 11:58 4,085 次阅读 发表评论 阅读评论 文章作者:姜南(Slyar) 文章来源:Slyar Home (www.slyar.com) 转载请注明,谢谢合作。 恩,问这个问题的人太多了,懒得继续回答,直接贴上来自己看。。。 优先级 运算符 名称或含

linows的专栏 7764

C语言运算符

C 语言的运算符丰富多样,主要可以分为以下几大类: **一、算术运算符** 1. 加法运算符(+):用于两个数相加,例如 `a + b`。=):判断两个操作数是否不相等,例如 `a!**四、位运算符** 1. 按位与运算符(&):对两个操作数的对应位进行与运算,只有当两个对应位都为 1 时,结果位才为 1,例如 `a & b`。c : d`,如果 `a` 大于 `b`,则结果为 `c`,否则为 `d`。`,先执行 `b = 1`、`c = 2`、`d = 3`,然后将 `d` 的值赋给 `a`。

roki998877的博客 1136

C语言中的++和--运算符

++和--运算符分别是 += 1 和 -= 1 的简写。设计这样两个运算符的本意是方便程序员,但i++和++i使用不恰当有时候会造成混淆,反倒令刚入门的C程序员有点儿混乱。 如果i++或者++i单独为一条指令,则效果并没有什么区别,都是令i = i + 1;但是如果和其它的运算符结合,则二者还是有区别的。具体来说,i++ 是先使用 i,然后执行 i = i + 1;而 ++i 则是先执行 i = i + 1,然后再使用 i 。举个例子看下: int i = 0; printf("i is: %d\n".

Anntonnia的博客 2万+

C语言 运算符

本文介绍了C语言中的主要运算符类型及其用法。包括算术运算符(+、-、*、/、%,注意整数除法特性)、赋值运算符(=及其复合形式)、关系运算符(==、>、<等,强调与赋值运算符的区别)、自增/自减运算符(++、--的前后置区别)、位运算符(&、|、^)和移位运算符(<<、>>)。特别指出关系运算符的返回值特性(0为假,非0为真)和常见错误(混淆=与==)。文章还简要提及二进制概念,为理解位运算做铺垫。最后强调运算符虽丰富但需谨慎使用。

yuzhaokangcode的博客 1454
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pstrunner
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