数据结构:多维数组的编程实现

C 语言多维数组:定义、初始化与访问的深度解析 本文深入探讨了C语言中的多维数组,特别是以三维数组为例,详细介绍了其定义、内存布局、初始化和访问方式。多维数组是对一维和二维数组概念的自然推广,适用于处理复杂的数据结构,如空间点、图像数据等。文章通过代码示例展示了如何定义和初始化三维数组,并解释了如何使用嵌套循环遍历数组元素。此外,还讨论了多维数组在图像处理、游戏开发、科学计算等领域的应用。理解多维数组的概念和操作是处理复杂数据集的基础,本文为读者提供了全面的指导和实践示例。 阅读详情

下面给出了多维数组的完整程序。该程序在VC++ 6.0和Dev-C++下编译通过。代码主要参考了严蔚敏老师的教材,本人完成了main函数的编写。注意在Assign和Value两个函数中多定义了一个参数temp用于占位,没有实际用途。如果没有temp这个参数,在VC++6.0下结果不正确。

#include "stdio.h"
#include "stdlib.h"  
#include"stdarg.h "
#define ERROR 0
#define  MAX_ARRAY_DIM   8       //假设数组的最大维数为8
typedef struct
{
	int  *base;//存储数组元素的首地址(基址),由InitArray分配
	int dim;                //数组的维数
	int *bounds;        //存放数组维界的基地址,由InitArray分配
	int *constants;    //存放映象函数常量基址,由InitArray分配
}Array;

int InitArray(Array &A, int dim,...)
{ //若维数 dim 和各维长度合法,构造数组A,并返回1
	if(dim<1||dim> MAX_ARRAY_DIM ) 
		return ERROR;
	A.dim=dim;
	A.bounds=(int*)malloc(dim*sizeof(int));
	if(! A.bounds) 
		exit(-2);
 //若各维长度合法,则存入A.bounds
	int i,elemtotal=1;
	va_list ap;
	va_start(ap,dim);
	for(i=0;i<dim;i++)
	{
		A.bounds[i]=va_arg(ap,int);
		if(A.bounds[i]<0) return -2;
		elemtotal*= A.bounds[i];
	}
	va_end(ap);
	A.base= (int *)malloc(elemtotal*sizeof(int));
	if(!A.base)  
		exit(-2);
	A.constants=(int*)malloc(dim*sizeof(int));
	if(!A.constants)  
		exit(-2);   
	//求映象函数的值
	A.constants[dim-1]=1;   //L=1,指针的增减以元素大小为单位
	for(i=dim-2;i>=0;i--)
		A.constants[i]= A.bounds[i+1] *A.constants[i+1];
	return 1;
}// InitArray

int DestroyArray(Array  &A)
{ //销毁数组A
	if(!A.base) 
		return ERROR;
	free(A.base);   
	A.base=NULL;
	if(!A.bounds)   
		return ERROR;
	free(A.bounds); 
	A.bounds=NULL;
	if(!A.constants) 
		return ERROR;
	free(A.constants); 
	A.constants=NULL;
	return 1;
}// DestroyArray

int Locate(Array A, va_list ap, int &off)
{ 
	//若ap所指下标合法,则求出元素在数组中的相对位置off
	// 最终off带回在存储该元素时已经存储的元素个数
	int i,ind;
	off=0;
	for(i=0; i<A.dim;i++)
	{
		ind=va_arg(ap,int);
		if (ind<0||ind>=A.bounds[i])  
			return(-2);
		off+=A.constants[i]*ind;
	}
	return  1;
}// Locate

int Assign(Array &A, int e, int temp, ...) //temp为占位用的,没有实际用途
{
	int off,result;
	va_list ap;
	va_start(ap,temp); 
	if((result=Locate(A,ap,off))<=0)  
		return result;
	va_end(ap);
	*(A.base+off)=e;
	return 1;
}//Assign

int Value(Array A, int &e, int temp, ...) //temp为占位用的,没有实际用途,如果去掉,在vc++ 6.0下运行结果不正确
{   
	//若各下标不超界,则e赋值为所指定的A 的元素值
	va_list ap;
	int off,result;
	va_start(ap,temp);
	if((result=Locate(A,ap,off))<=0)  
		return result;
	va_end(ap);
	e=*(A.base+off);
	return 1;
}// Value

int main()
{
	Array A; //定义数组A
	int e1,e2;
	InitArray(A,4,5,10,7,3);//创建数组A,维数为4维,每一维的大小分别为5,10,7,3
	e1=18;
	Assign(A,e1,0,4,7,3,1);  //将下标为4,7,3,1的数组元素赋值为18
	Value(A,e2,0,4,7,3,1);   //读取下标为4,7,3,1的数组元素的值到e2
	printf("下标为4,7,3,1的数组元素的值为%d\n",e2);
	DestroyArray(A);
	return 0;
}

 

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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极客代码 1765
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