结构体的初步了解

本文详细介绍了C语言中结构体的基本定义、初始化方法及调用方式,并通过实例演示了不同类型的结构体定义及其打印效果。

读过前面篇章的初学者,是不是能看出一点,小编的知识点全属于穿插法,新知识一笔带过,后面专门研究,一旦到了一定程度来个大杂烩。

今天就学基本的标题内容。

结构体的基本定义示意图:

如何初始化请看下面的例子:

第三种初始化跟第二种一样,但是有点特殊,它少了最后一种数据类型。

打印方法一样。

就有初步总结:

那么第四种方式也有点特殊,也是第二种结构体的定义:

 第五种方式,就类似数组样式,它的例子如下:

打印效果如图:

这种方式或许头一次见到,要说的就是一点,那就是调用。写法是什么样的呢?

 如上图所示,点上某个数据类型变量名。

 这其实就已经初步引入一个概念,结构体的变量可以调用内部数据。小编这里喜欢把它叫做对象,但是千万别叫它对象,因为C语言不涉及对象的概念。

我们继续以例子来做样式。第三种结构体定义的样式。

 能看出什么?黄色框内的[对象(小编的认为)]就是一种省略的简写,它一个就代表typedef struct ject

 根据这种定义,延伸出下面两种方法。

如有漏掉,纯属意外。

既然知晓了运行方式,那么是不是看有什么运用呢?
最简单的运用之一,链表的数据等等。
不要求懂这些是怎么用,只需要知晓结构体用处也有些即可。以后会接触到。

这篇主要就是涉及定义、初始化、调用的概念。

转载于:https://www.cnblogs.com/VisiousDragon/p/8016659.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。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值