cs107_sf_note_03

本文介绍了C语言中如何实现一种通用的交换函数,该函数能够处理不同数据类型的值。通过使用void指针和memcpy函数,文章详细解释了如何在不知道具体类型的情况下交换任意类型的数据。

 

C 中的generic:

  先看个传递pionter 的函数来交换int 数值的函数

#include<stdio.h>

void swap(int* p1, int* p2);

int main()
{
    
    printf("please input two numbers \n");
    int a,b;
    scanf("%d %d",&a,&b);
    printf("%d  %d \n",a,b);
    swap(&a,&b);
    printf("%d  %d \n",a,b);
    swap_generic(&a,&b,sizeof(int));
    printf("%d  %d \n",a,b);

    return 0;
}

void swap(int *p1, int *p2)
{
    int temp= *p1;
    *p1=*p2;
    *p2=temp;
}

   这个没什么好说的吧 ,就是基本pionter 操作了

  那如果我们想要一个函数来交换任何类型的值呢,对于指针就是void *吗,比如

 

void swap(void *p1, void   *p2)
{
    void temp= *p1;
    *p1=*p2;
    *p2=temp;
}

  但是啊,对于temp你赋值啊,你这个*p1到底多大啊,还有,你这个temp得留多大内存空间啊,你一个void啥都没说啊,编译器一脸懵逼啊

  傻逼编译器说你TM不跟我说type,我TM给你多大地啊,那我们只能满足他啊,就传递给他一个参数叫int size ,意思傻逼玩意照这个给爷来一份啊,这里面就出现个问题啊,我们可能既照顾int 有照顾char,三妻四妾什么都得照顾啊,想想什么稍微复杂一点data structure 能满足这一点,最重要我事前都知道要交换的内存大小了啊,肯定是array啊

 

void swap_generic(void* p1, void* p2,int size)
{
    char arr[size];
    memcpy(arr,p1,size);
    memcpy(p1,p2,size);
    memcpy(p2,arr,size);
}

 

  这里面的memcpy就是给他两个pionter,再给他个size,就按固定大小把第二个pionter指的地址开始复制到第一个pionter指的地址那去,而且是在stack中复制的

  然后cs107的老师说这么swap_generic(string_p1,string_p2,sizeof(char *)); 传递试试,其中string_p1和string_p2都是char * string_p="字符串"

  一试就知道其实在函数内部,p1,p2,就是对字符串直接操作了,肯定就崩溃了。

  还有这种swap_generic(string-p1,&string_p2,sizeof(char *));

  这里面唯一要理清楚的就是&这么传过去的,相当于在更改参数原来的值,直接传过去的,相当于在更改参数指向的值,画图好理解,懒,不上图了。

  搞清楚多级指针最好的办法就是画图,然后理清楚*,&含义就OK了。

  

转载于:https://www.cnblogs.com/lxjlucoding/p/6439863.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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