5.3指针和数组

本文详细介绍了C语言中数组与指针的基本概念及相互之间的联系,包括如何定义数组和指针,以及如何通过指针操作数组元素等内容。

定义一个大小为10的数组a[10].

int a[10];

包含了a[0],a[1].......a[9]共计10个元素

定义指针

int *pa;

pa指向数组a的第0个元素,即pa为a[0]的地址。

pa=&a[0];

对数组元素a [ i ]的引用也可以写为* ( a + i )这样的形式,这一点至少初看起来很令人吃惊。在求数组元素a [ i ]的值时,C语言实际上先将其转换成* ( a + i )的形式然后再求值,因而在程序中这两种形式等价。当把取地址运算符&应用于这两种等价的表示形式时,可以知道& a [ i ]和a + i的含义也是相同的: a + i是a之后第i个元素的地址。相应的,如果p a是一个指针,那么表达式中可使用具有下标的指针p a,p a [ i ]与* ( p a + i )的含义一样。简而言之,一个用数组和下标实现的表达式可等价地用指针和和偏移量来实现。
然而,必须注意到,数组名字和指针之间仍然存在着一点区别。指针是变量,因而在C语言中,语句pa = a和p a + +都是合法的。但数组名字不是变量,因而诸如a = pa和a + +这样的语句是非法的。

Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 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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