玩转C链表

转自:http://www.cnblogs.com/wwang/archive/2010/11/28/1889281.html

链表是C语言编程中常用的数据结构,比如我们要建一个整数链表,一般可能这么定义:

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struct int_node {
         int val;
         struct int_node *next;
};

为了实现链表的插入、删除、遍历等功能,另外要再实现一系列函数,比如:

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void insert_node( struct int_node **head, int val);
  
void delete_node( struct int_node *head, struct int_node *current);
  
void access_node( struct int_node *head)
{
         struct int_node *node;
         for (node = head; node != NULL; node = node->next) {
                 // do something here
         }
}

如果我们的代码里只有这么一个数据结构的话,这样做当然没有问题,但是当代码的规模足够大,需要管理很多种链表,难道需要为每一种链表都要实现一套插入、删除、遍历等功能函数吗?

熟悉C++的同学可能会说,我们可以用标准模板库啊,但是,我们这里谈的是C,在C语言里有没有比较好的方法呢?

Mr.Dave在他的博客里介绍了自己的实现,这个实现是个很好的方案,各位不妨可以参考一下。在本文中,我们把目光投向当今开源界最大的C项目--Linux Kernel,看看Linux内核如何解决这个问题。

Linux内核中一般使用双向链表,声明为struct list_head,这个结构体是在include/linux/types.h中定义的,链表的访问是以宏或者内联函数的形式在include/linux/list.h中定义。

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struct list_head {
     struct list_head *next, *prev;
};

Linux内核为链表提供了一致的访问接口。

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void INIT_LIST_HEAD( struct list_head *list);
void list_add( struct list_head * new , struct list_head *head);
void list_add_tail( struct list_head * new , struct list_head *head);
void list_del( struct list_head *entry);
int list_empty( const struct list_head *head);

以上只是从Linux内核里摘选的几个常用接口,更多的定义请参考Linux内核源代码

我们先通过一个简单的实作来对Linux内核如何处理链表建立一个感性的认识。

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#include <stdio.h>
#include "list.h"
  
struct int_node {
         int val;
         struct list_head list;
};
  
int main()
{
         struct list_head head, *plist;
         struct int_node a, b;
  
         a.val = 2;
         b.val = 3;
  
         INIT_LIST_HEAD(&head);
         list_add(&a.list, &head);
         list_add(&b.list, &head);
  
         list_for_each(plist, &head) {
                 struct int_node *node = list_entry(plist, struct int_node, list);
                 printf ( "val = %d\n" , node->val);
         }
  
         return 0;
}

看完这个实作,是不是觉得在C代码里管理一个链表也很简单呢?

代码中包含的头文件list.h是我从Linux内核里抽取出来并做了一点修改的链表处理代码,现附在这里给大家参考,使用的时候只要把这个头文件包含到自己的工程里即可。

代码
     
     
内容概要:《2024年中国城市低空经济发展指数报告》由36氪研究院发布,指出低空经济作为新质生产力的代表,已成为中国经济新的增长点。报告从发展环境、资金投入、创新能力、基础支撑和发展成效五个维度构建了综合指数评价体系,评估了全国重点城市的低空经济发展状况。北京和深圳在总指数中名列前茅,分别以91.26和84.53的得分领先,展现出强大的资金投入、创新能力和基础支撑。低空经济主要涉及无人机、eVTOL(电动垂直起降飞行器)和直升机等产品,广泛应用于农业、物流、交通、应急救援等领域。政策支持、市场需求和技术进步共同推动了低空经济的快速发展,预计到2026年市场规模将突破万亿元。 适用人群:对低空经济发展感兴趣的政策制定者、投资者、企业和研究人员。 使用场景及目标:①了解低空经济的定义、分类和发展驱动力;②掌握低空经济的主要应用场景和市场规模预测;③评估各城市在低空经济发展中的表现和潜力;④为政策制定、投资决策和企业发展提供参考依据。 其他说明:报告强调了政策监管、产业生态建设和区域融合错位的重要性,提出了加强法律法规建设、人才储备和基础设施建设等建议。低空经济正加速向网络化、智能化、规模化和集聚化方向发展,各地应找准自身比较优势,实现差异化发展。
数据集一个高质量的医学图像数据集,专门用于脑肿瘤的检测和分类研究以下是关于这个数据集的详细介绍:该数据集包含5249张脑部MRI图像,分为训练集和验证集。每张图像都标注了边界框(Bounding Boxes),并按照脑肿瘤的类型分为四个类别:胶质瘤(Glioma)、脑膜瘤(Meningioma)、无肿瘤(No Tumor)和垂体瘤(Pituitary)。这些图像涵盖了不同的MRI扫描角度,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构,为模型训练提供了丰富多样的数据基础。高质量标注:边界框是通过LabelImg工具手动标注的,标注过程严谨,确保了标注的准确性和可靠性。多角度覆盖:图像从不同的MRI扫描角度拍摄,包括矢状面、轴面和冠状面,能够全面覆盖脑部解剖结构。数据清洗与筛选:数据集在创建过程中经过了彻底的清洗,去除了噪声、错误标注和质量不佳的图像,保证了数据的高质量。该数据集非常适合用于训练和验证深度学习模型,以实现脑肿瘤的检测和分类。它为开发医学图像处理中的计算机视觉应用提供了坚实的基础,能够帮助研究人员和开发人员构建更准确、更可靠的脑肿瘤诊断系统。这个数据集为脑肿瘤检测和分类的研究提供了宝贵的资源,能够帮助研究人员开发出更准确、更高效的诊断工具,从而为脑肿瘤患者的早期诊断和治疗规划提供支持。
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