探秘 C 语言中的 “孪生兄弟”:那些成对出现的概念与关键字

在 C 语言的世界里,有许多像 “孪生兄弟” 一样成对出现的概念与关键字,它们或是功能互补,或是从不同维度影响程序的运行逻辑与数据处理方式。理解这些成对概念,就如同掌握了开启 C 语言复杂系统的钥匙,今天就让我们深入探究这些有趣的 “CP”。

一、有符号与无符号:数据的正负边界

signedunsigned是 C 语言中用于修饰整型数据的关键字,它们的区别在于数据的表示范围。signed类型能够表示正数、负数和零,例如signed int在常见的 32 位系统中,取值范围是 -2147483648 到 2147483647;而unsigned类型只能表示零和正数,unsigned int的取值范围则是 0 到 4294967295 。

unsigned int positive_num = 100;
signed int negative_num = -10;

在处理无符号数时,需要特别注意避免出现负数的情况,否则可能会引发意外的结果。比如,当对无符号数进行减法操作,结果为负数时,会按照无符号数的规则进行回绕,得到一个非常大的正数。

unsigned int a = 5;
unsigned int b = 10;
unsigned int result = a - b; // 这里result会得到一个很大的无符号数,而不是 -5

二、自动与静态:变量的生命周期管理 auto和static关键字用于控制变量的生命周期和存储方式。auto变量是自动变量,默认情况下,在函数内部定义的局部变量都是自动变量,它们存储在栈中,随着函数的调用和结束而创建与销毁。

void auto_variable_demo() {
    auto int x = 10;
    // x在函数结束时被销毁
}

而static变量则截然不同,它存储在静态存储区,生命周期贯穿整个程序运行过程。如果是函数内部的static局部变量,它只会在第一次调用函数时初始化,后续调用函数时,会保留上一次修改后的值。

void static_variable_demo() {
    static int count = 0;
    count++;
    printf("Count: %d\n", count);

多次调用static_variable_demo函数,count的值会持续累加,不会重新初始化为 0 。

三、常量与易变:数据的可变性约束 const和volatile是 C 语言中的类型限定符,它们从不同角度对变量的可变性进行约束。const用于定义常量,一旦初始化后,其值就不能被修改,这有助于增强程序的安全性和可读性,防止误操作修改重要数据。

const int MAX_SIZE = 100;
// MAX_SIZE = 200; // 这行代码会导致编译错误

volatile关键字则用于告诉编译器,该变量的值可能会在程序未明确指定的情况下发生改变,比如被外部硬件或多线程环境修改。编译器不会对volatile变量进行优化,确保每次访问该变量时都从内存中读取最新值。

volatile int sensor_value;
// 假设sensor_value由外部传感器更新
while (sensor_value < 100) {
    // 等待传感器值达到100
}

四、值传递与引用传递:函数参数的不同传递方式 在 C 语言中,函数参数的传递方式主要有值传递和引用传递(通过指针实现)。值传递是将实参的值复制一份传递给形参,在函数内部对形参的修改不会影响到实参。

void swap_value(int a, int b) {
    int temp = a;
    a = b;
    b = temp;
}

如果想要在函数内部修改实参的值,就需要使用引用传递,即通过指针传递参数的地址。这样,函数内部对指针所指向的值进行修改,会直接反映到实参上。

void swap_reference(int* a, int* b) {
    int temp = *a;
    *a = *b;
    *b = temp;
}

五、结构体与联合体:内存布局的差异 结构体(struct)和联合体(union)都是用于创建自定义数据类型的方式,但它们的内存布局和使用场景有所不同。结构体中的每个成员都有独立的内存空间,其总大小是所有成员大小之和(考虑内存对齐)。

struct Point {
    int x;
    int y;
};

联合体的所有成员共享同一块内存空间,其大小等于最大成员的大小。这意味着在同一时刻,联合体只能存储其中一个成员的值。

union Data {
    int i;
    float f;
};

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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