指针初认识(二)

上篇我们简要介绍了内存和地址的关系,并由此提出了指针的概念。接下来我们一起深入了解有关指针的具体内容:

一、未初始化和非法的指针

下面这个代码说明了一个极为常见的错误:

int  *a;
*a = 12;

这个声明创建了一个名叫a的指针,后面那条赋值语句把12存储在a所指向的内存位置。值得注意的是,我们声明了这个变量,但从未对它进行初始化,所以我们没有办法预测12这个值将存储在什么地方。无论变量是静态的,还是动态的,声明一个指向整型的指针都不会“创建”用于存储整型值的内存空间。
注意:一个更为严重的情况是:这个指针偶尔可能包含了一个合法地址。接下来的事很简单:位于那个位置的值被修改,虽然你并无意去修改它。像这种类型的错误非常难以捕捉,因为引发错误的代码可能与原先用于操作那个值得代码完全不相干。所以,在对指针进行间接访问之前,必须确保它们已经被初始化。

二、NULL指针

标准定义了NULL指针,它作为一个特殊的指针变量,表示不指向任何东西。要使一个指针变量为NULL,你可以给他赋一个零值。为了测试一个指针变量是否为NULL,你可以将它与零值进行比较。之所以选择零这个值是一种源代码约定。就机器内部而言,NULL指针的实际值可能与此不同。
NULL指针的概念是非常有用的,因为它给了一种方法,表示某个特定的指针目前并未指向任何东西。例如,一个用于在某个数组中查找某个特定值的函数可能返回一个指向查找到的数组元素的指针。如果该数组不包含指向条件的值,函数就返回一个NULL指针。
对指针进行解引用操作就可以获得它所指向的值。但从定义上看,NULL指针并未指向任何东西。因此,对一个NULL指针进行解引用操作是非法的。在对指针进行解引用操作之前,你首先必须确保它并非NULL指针。
注意:如果你已经知道指针被初始化为什么地址,就把他初始化为改地址,否则就把它初始化为NULL。

三、指针变量和指针常量

首先我们从下面几条代码开始分析:

int  a;
int  *d = &a;
*d = 10 - *d;
d = 10 - *d;
*&a = 25;
*100 = 25

第3条语句中包含了两个间接操作符。右边的间接访问作为右值使用,所以它的值是d所指向的位置所存储的值(a的值)。左边的间接访问作为左值使用,所以d所指向的位置(a)把赋值符右侧的表达式的计算结果作为它的新值。
第4条语句是非法的,原因在于它把一个整型数据(10-*d)存储在一个指针变量中。(即实际使用的变量类型和应该使用的变量类型不一致)
注意:指针变量可以作为左值使用,并不是因为它们是指针,而是因为它们是变量。间接访问指定了一个特定的内存位置,这样我们便可以把间接访问表达式的结果作为左值使用。
第5条语句&操作符产生变量a的地址,它是一个指针常量。接着,*操作符访问其操作数所表示的地址。在这个表达式中操作数是a的地址,所以值25就存储在a中。
假定变量a存储于位置100,那么第6条语句看上去像是把25赋值给 a,但是,这条语句实际上是非法的,因为字面值100的类型是整型,而间接访问操作只能用于指针类型的表达式,如果非得把25存储于位置100,就必须使用强制类型转换。
即:*(int *)100 = 25
这次的分享就到这里,下篇我将进一步介绍指针的指针和基本的指针表达式!!!

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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