C语言结构体批量定义


在 ffmpeg 或 lighttpd 源码中;

当对一些模块进行初始化 或 删除的时候,对很多数据进行相同的操作;

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例如,在释放一个指针的时候,我们都会如下操作:

if(pointer)
{
    free(pointer);
    pointer = NULL;
}

那么,对应这样的操作,很多在很多的重复性;我们需要考虑使用一个模块来定义,简化代码;

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可以考虑:

1 使用函数,此时,对应这样 2 行代码,代码量很少,而且,使用函数的话;

在函数调用的过程中,存在函数调用切换的开销,影响效率;

2 使用宏,在程序编译的时候,就进行处理,替换到代码调用处;可以提高代码的运行效率;

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如下是一个测试的例子,定义一个对象如下:

typedef struct _m3u8_manager
{
    char* code;
    char* code_url;
    char* m3u8_file;
    int ok;
}m3u8_manager;

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然后,定义该对象的释放函数如下:

void m3u8_manager_free(m3u8_manager* p)
{
    if(!p)
    {
        return;
    }
    //===================
    //check the pointer, and free it;
    //===================
#define FREE_P(p)    \
    if(p)    \
    {    \
        free(p);    \
        p = NULL;    \
    }

    FREE_P(p->code);
    FREE_P(p->code_url);
    FREE_P(p->m3u8_file);
    
}

可以看到,我们可以通过 FREE_P 宏,封装了对指针 p 的删除操作;

简化了代码;同时提高效率;

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内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
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