运算符与表达式答疑

本文详细介绍了C语言中的各类运算符,包括算术运算符、关系运算符与逻辑运算符、按位运算符等,并提供了丰富的示例帮助理解运算符的优先级与结合性。
1.C语言运算符 是什么
运算符是告诉编译程序执行特定算术或逻辑操作的符号。C语言的运算范围很宽,把除了控制语句和输入输出以外的几乎所有的基本操作都作为运算符处理。主要分为三大类:算术运算符、 关系运算符逻辑运算符、按位运算符。除此之外,还有一些用于完成特殊任务的运算符。
2.c语言运算符有哪些
C语言的运算符主要用于构成表达式,同一个符号在不同的表达式中,其作用并不一致。下面按计算的优先顺序,分别说明不同作用的表达式。需要特别指出,在C语言标准中,并没有结合性的说法。
相同优先级运算符,从左至右依次运算。注意后缀运算优先级高于前缀。因此++i++应解释为++(i++)。
而与或非的运算优先级都不一样,因此a && b || b && c解释为(a && b) || (b && c)
合理使用优先级可以极大简化表达式。折叠
postfix-expression ( argument-expression-list),函数调用,括号内的参数可选。
postfix-expression . identifier,成员访问,
postfix-expression -> identifier,成员访问,->号之前应为指针。
postfix-expression ++,后缀自增
postfix-expression --,后缀自减
( type-name ) { initializer-list }
( type-name ) { initializer-list , } 复合初始化,C99后新增。例如
++ unary-expression 前缀自增
-- unary-expression 前缀自减
unary-operator cast-expression 单目转型表式式, 包括 取地址& ,提领 * , 正号+ ,负号- 位反~ 逻辑否!。
sizeof unary-expression 求类型长度,对表达式求类型长度
sizeof ( type-name ) 求类型长度
( type-name ) cast-expression,强制表达式成为type-name指定的类型。
" * " 乘法运算符;" / "除法运算符;" % " 取余运算符。
" + "加法运算符;" - "减法运算符。
<< 左移运算符;>> 右移运算符。
<、<=、>、>=关系运算符。
" == "等于运算符;" != "不等于运算符。
" & "按位与运算符
" ∧ "按位异或运算符(Bitwise exclusive OR operator)。
" | "按位或运算符(Bitwise inclusive OR operator)。
"&&"逻辑与运算符。
" || "逻辑或运算符。
? :条件运算符。
=、 +=、 -=、 *=、 /=、 %=、 &=、 ^=、 |=、 <<=、 >>=赋值运算符。
","逗号运算符。
[pre]C 语言中,逗号(,)也可以是运算符,称为逗号运算符(Comma Operator)。逗号运算符可以把两个以上(包含两个)的表达式连接成一个表达式,称为逗号表达式。其一般形式为:
子表达式1, 子表达式2, ..., 子表达式n
例如:
a + b, c = b, c++
逗号运算符的优先级是所有运算符中级别最低的,通常配合 for 循环使用。逗号表达式最右边的子表达式的值即为逗号表达式的值。上例中,c++ 的值(c 自增之前的值)即为该表达式的值。
逗号运算符保证左边的子表达式运算结束后才进行右边的子表达式的运算。也就是说,逗号运算符是一个序列点,其左边所有副作用都结束后,才对其右边的子表达式进行运算。因此,上例中,c 得到 b 的值后,才进行自增运算。
优先级:C语言中,运算符的运算优先级共分为15 级。1 级最高,15 级最低。 在表达式中,优先级较高的先于优先级较低的进行运算。而在一个运算量两侧的运算符 优先级相同时,则按运算符的结合性所规定的结合方向处理。
结合性:C语言中各运算符的结合性分为两种,即左结合性(自左至右)和右结合性(自右至左)。例如算术运算符的结合性是自左至右,即先左后右。如有表达式x-y+z 则y 应先与"-"号结合,执行x-y 运算,然后再执行+z 的运算。这种自左至右的结合 方向就称为"左结合性"。而自右至左的结合方向称为"右结合性"。最典型的右结合 性运算符是赋值运算符。如x=y=z,由于"="的右结合性,应先执行y=z 再执行x=(y=z)运算。C语言运算符中有不少为右结合性,应注意区别,以避免理解错误。
优先级从上到下依次递减,最上面具有最高的优先级,逗号操作符具有最低的优先级。
所有的优先级中,只有三个优先级是从右至左结合的,它们是单目运算符、条件运算符、赋值运算符。其它的都是从左至右结合。
具有最高优先级的其实并不算是真正的运算符,它们算是一类特殊的操作。()是与函数相关,[]与数组相关,而->及.是取结构成员。
其次是单目运算符,所有的单目运算符具有相同的优先级,因此在我认为的 真正的运算符中它们具有最高的优先级,又由于它们都是从右至左结合的,因此*p++与*(p++)等效是毫无疑问的。
另外在C语言里,没有前置后置之分,因为++ -- 是右结合所以右侧优先运算,表现为 "操作数后置优先级比较高" 的假象,前置和后置的区分是因为运算符重载而后加入C++的
接下来是算术运算符,*、/、%的优先级当然比+、-高了。
移位运算符紧随其后。
其次的关系运算符中,< <= > >=要比 == !=高一个级别,不大好理解。
所有的逻辑操作符都具有不同的优先级(单目运算符除外,!和~)
逻辑位操作符的"与"比"或"高,而"异或"则在它们之间。
跟在其后的&&比||高。
接下来的是条件运算符,赋值运算符及逗号运算符在C语言中,只有4个运算符规定了运算方向,它们是&&、| |、条件运算符及赋值运算符。
&&、| |都是先计算左边表达式的值,当左边表达式的值能确定整个表达式的值时,就不再计算右边表达式的值。如 a = 0 && b; &&运算符的左边位0,则右边表达式b就不再判断。
条件运算符中。如a?b:c;先判断a的值,再根据a的值对b或c之中的一个进行求值。
赋值表达式则规定先对右边的表达式求值,因此使 a = b = c = 6;成为可能。
口诀注释
优先级等级口诀
圆方括号、箭头一句号, 自增自减非反负、针强地址长度,
乘除,加减,再移位,
小等大等、等等不等,
八位与,七位异,六位或,五与,四或,三疑,二赋,一真逗。
其中","号为一个等级分段。
优先级等级注释
"圆方括号、箭头一句号"指的是第15级的运算符。其中圆方括号很明显"()、[]",箭头 指的是指向结构体成员运算符"->",句号 指的是结构体成员运算符"." ;
"自增自减非反负、针强地址长度"指的是第14级的运算符。其中 非 指的是逻辑运算符"!",反 指的是按位取反运算符"~",负 指的是负号运算符"-",针 指的是指针运算符"*",强 指的是强制类型转换运算符,地址 指的是地址运算符"&",长度 指的是长度运算符"sizeof ";
"乘除,加减,再移位"移位指的是左移运算符"<<"和右移运算符">>",其中除法还包括了 取余运算符"%";
"小等大等、等等不等" 指的是第10级到第9级的运算符:<、<=、>和>=,等等指的是等于运算符==,不等指的是不等于运算符!=
"八位与,七位异,六位或"其中 八位与 指的是第8级的 按位与 运算符"&",七位异 指的是第7级的按位异或运算符"^",六位或 指的是第6级的按位或运算符"|";
"五与,四或"指的是第5级、第4级的逻辑与运算符"&&"和逻辑或运算符"||";
"三疑,二赋,一真逗"指的是第3级到第1级的运算符。其中,三疑指的是条件运算符"?:" (三有双重含义:即指优先级别是三,它的运算符类型也是三目,疑也取"?"之意),二赋 指的是赋值运算符=、+=、-=、*=、/=、%=、>>=、<<=、&=、^=和|= ,一真逗 指的是第1级的","运算符,真字只是为了语句需要罢了。
由于C语言的运算符优先级与C++的不完全一样(主要是增加了几个运算符),所以这个口诀不能完全实用于C++.但是应该能够兼容,大家可以比较一下他们的区别应该就能够很快掌握C++的优先级的!
应用举例
1、赋值运算符:a=5;
a=b=0;
第一个赋值语句把5赋给变量a;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,先b=0,然后a=b。
2、复合赋值运算符:a=1;a+=3;
上面第二个赋值语句等价于a=a+3;即a=4。
3、算术运算符:Area=Height*Width;num=num1+num2/num3-num4;
第一个赋值语句Height和Width相乘结果赋给变量Area;第二个赋值语句先完成num2与num3的整除运算,然后与num1相加,再减去num4,结果赋给num。运算符运算顺序先算乘除再算加减。单目正和单目负最先运算。
4、逻辑运算符:a=1,b=1;
a||b-1;
因为a=1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。
5、关系运算符:if(a>0)...
如果a>0,则执行if语句中的内容,否则退出。
6、条件运算符:a=(b>0)?b:-b;
当b>0时,a=b;当b不大于0时,a=-b;其实上面的意思就是把b的绝对值赋值给a。
7、逗号运算符:b=2,c=7,d=5;
a=(++b,c--,d+3);
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=8,所以a=8。
8、位逻辑运算符
包括:1。&位与符 2。|位或符 3。^位异或符 4。~位取反符
以操作数12为例。位运算符将数字12视为1100。位运算符将操作数视为位而不是数值。数值
可以是任意进制的:十进制、八进制或十六进制。位运算符则将操作数转化为二进制,并相应地返回1或0。
位运算符将数字视为二进制值,并按位进行相应运算,运算完成后再重新转换为数字。例如:
表达式10&15表示(1010 & 1111),它将返回表示1010的值10。因为真真得真,或者是11得1,同位全是1结果也是1
表达式10|15表示(1010 | 1111),它将返回表示1111的值15。假假得假。全零得零。
表达式10^15表示(1010 ^ 1111), 它将返回表示0101的值5。此时是同性相斥,相同的就为假。
表达式~10表示(~1010),它将返回表示0101的值 -11。此号好理解,按位取反。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新1.1研究背景意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究应用情况。1.3研究方法及创新概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理转换,包括处理缺失值、识别异常、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差方差,增强整体预测的稳定性准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 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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