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数组下标最新视觉报道_数组下标越界(2024年12月全程跟踪)

内容来源:麦吉窗影视所属栏目:热点更新日期:2024-11-30

数组下标

C语言常见错误及注意事项 在编写C语言程序时,以下几点是需要注意的常见错误和陷阱: 𐟓Œ 标识符大小写:C语言对标识符的大小写敏感,因此在使用变量名、函数名等时,要确保大小写正确。 𐟔„ 非法运算:在进行运算时,确保参与运算的变量具有相同的数据类型,否则可能导致非法运算。 𐟓‘ 字符常量与字符串常量:字符常量用单引号表示,如 'A';字符串常量用双引号表示,如 "Hello"。使用时要注意引号的正确性。 𐟔„ "="与"=="的区别:"="是赋值操作符,用于给变量赋值;"=="是相等比较操作符,用于判断两个值是否相等。不要混淆它们的使用。 𐟔„ 缺少或多余的分号:分号是C语句的结束符,每条语句的末尾都需要加上分号。注意不要缺少或多余分号。 𐟓‘ 输入输出格式:在使用输入输出函数(如scanf和printf)时,要确保格式控制字符串与实际数据类型匹配,以免产生错误。 𐟔„ 忘记使用地址运算符"&":在使用scanf函数输入变量时,需要使用地址运算符"&"获取变量的地址,否则会导致数据无法正确输入。 𐟓‘ 数组定义和使用错误:在定义和使用数组时,要注意数组下标的范围和正确性,以及数组类型和存储空间的匹配。 𐟔„ switch语句漏写break:在使用switch语句时,每个case后面都应该加上break语句,以避免代码执行到下一个case。 𐟔„ while和do-while循环的区别:while循环是先判断条件再执行循环体,而do-while循环是先执行循环体再判断条件。在使用时要注意区分二者的特点。

S7-1200寻址秘籍𐟔 在S7-1200 PLC中,通过数组下标值访问数组元素有两种主要方法:一种是使用梯形图(LAD)编程,另一种是使用结构化控制语言(SCL)编程。下面我们将通过一个简单的例子来说明这两种方法的实现方式。 使用梯形图(LAD)编程实现间接寻址功能 𐟓Š 假设我们需要从一组数据中找到最大值,并记录这个最大值在数组中的位置。以下是使用梯形图实现这个功能的步骤: 第一步:创建全局DB块 𐟓‚ 首先,添加一个全局DB块,并在DB块中创建一个名为data_1的数组变量,用于存储需要找出的最大数据。同时,建立一些相应的变量,如图所示。 第二步:初始化存储器 𐟔„ 将存储最大值的存储器的值设置为最小值。程序如下所示: 第三步:读取和比较数据 𐟔 编写程序段,读取数组中的元素值,并与存储最大值的存储器中的值进行比较。如果读取的值大于存储的最大值,则进行数据交换,并记录位置。然后增加INDEX的值,并记录执行次数。 第四步:判断是否完成 ✅ 编写程序段,判断数据是否全部读取完毕。当执行的次数与设定的次数相等时,表示完成,跳出最大值查找程序。 使用结构化控制语言(SCL)编程实现间接寻址功能 𐟒𛊊SCL编程在处理复杂数据时更加方便。以下是使用SCL实现上述功能的步骤: 第一步:创建全局DB块和FB块 𐟓‚ 添加一个全局DB块,并在DB块中创建一个名为Data的数组变量。然后添加一个FB块,并将编程语言选择为SCL。 第二步:定义变量 𐟔„ 在FB块的接口中定义相应的变量,如图所示。 第三步:编写SCL程序 𐟒𛊤𝿧”蓃L语言编写功能块程序。首先设定存储最大值的存储器为最小值。然后使用FOR循环遍历数组元素,进行比较和交换。最后记录最大值及其位置。 第四步:调用功能块 𐟓ˆ 在OB1中调用该功能块,并分配相应的背景DB。 通过以上步骤,我们就可以使用LAD和SCL分别实现S7-1200 PLC的间接寻址功能,找到数组中的最大值并记录其位置。

𐟎𛄥ˆ总和:找出所有可能的组合 𐟔 题目描述: 给定一个无重复元素的整数数组candidates和一个目标整数target,找出candidates中所有可以使数字和为目标数target的不同组合,并以列表形式返回。candidates中的同一个数字可以无限重复被选取。如果至少一个数字的被选数量不同,则两种组合是不同的。 𐟒ᠩ☧›†析: 这是一个典型的深度优先搜索(DFS)问题。我们需要定义两个链表,一个用于返回值,另一个用于记录当前链表。从数组下标0开始搜索,因为题目保证和为target的不同组合数少于150个,所以不需要担心时间复杂度问题。 𐟓 解题思路: 从数组下标0开始搜索,如果目标值为0,直接返回。当数组下标等于数组长度时,也返回,防止数组下标越界。因为candidates中的数字可以无限重复被选取,所以我们需要记录当前路径上的所有数字。 ⏳ 时间复杂度: O(n^target),其中n是数组长度。这是因为我们需要遍历所有可能的组合。 𐟓 空间复杂度: O(target),因为递归调用栈的深度最大为target。 𐟔–

2024-11-30:质数的最大距离。用go语言,给定一个整数数组 `nums`,请找出两个(可以是相同的)质数在该数组中的下标之间的最大距离。 输入: nums = [4,2,9,5,3]。 输出: 3。 解释: nums[1]、nums[3] 和 nums[4] 是质数。因此答案是 |4 - 1| = 3。 #福大大架构师每日一题# #Go语言#

LeetCode刷题第一天:两数之和 大家好,我是你们的新朋友,今天开始我将和大家一起在LeetCode上刷题,目标是进入大厂!希望有更多志同道合的朋友加入我们,一起交流算法和Python语言。 两数之和 𐟎今天的第一道题是“两数之和”,难度标记为简单。题目是这样的:给定一个整数数组nums和一个整数目标值target,请你在该数组中找出和为目标值target的那两个整数,并返回它们的数组下标。每种输入只会对应一个答案,并且你不能使用两次相同的元素。 解题思路 𐟧銦Œ‰顺序遍历数组中的每一个元素,将正在遍历的元素赋值给a。 用目标值减去正在遍历的元素,将差值赋给b。 用if语句进行判断,必须同时满足b元素在数组中,且b元素不能是正在遍历的元素。 算法框图 𐟖寸 输入:整数数组 nums 和目标值 target 输出:和是目标值的一对整数的下标 for i = 1 to len(nums) do 将当前遍历的元素赋值给a 用目标值减去当前遍历的元素,并将差值赋给b if b in nums and nums.index(b) != i 将b元素的索引赋给j 返回i 笔记 𐟓 今天学到了一个新的方法“nums.index(b)”获取数组“nums”中某元素的索引,这步非常关键,满足了不能是两次相同的元素的要求。 希望这些笔记对大家有帮助,我们一起加油,争取早日刷完LeetCode的所有题目!

哈夫曼树可以采用静态三叉链表存储主要有以下几个原因: 一、哈夫曼树的结构特点适合三叉链表存储 1.⠨Š‚点关系明确: - 哈夫曼树是带权路径长度最短的二叉树,其节点具有明确的父子关系。每个非叶节点都有两个子节点(在二叉哈夫曼树中),可以扩展为有三个指针分别指向三个方向,方便表示这种关系。 - 采用三叉链表可以清晰地存储每个节点的父节点指针、左子节点指针和右子节点指针,使得在遍历和操作哈夫曼树时能够快速定位节点的位置以及与其他节点的关系。 2.⠦— 度为1的节点: - 哈夫曼树中不存在度为1的节点,这意味着每个节点要么是叶节点(度为0),要么是有两个子节点的内部节点(度为2)。这种特性使得三叉链表的存储方式更加高效,不会浪费指针空间来存储可能不存在的第三个子节点。 二、静态三叉链表的优势 1.⠧麩—𔦕ˆ率: - 静态存储方式在编译时就确定了所需的存储空间大小,避免了动态分配内存带来的开销。对于哈夫曼树这种结构相对固定的树,使用静态三叉链表可以预先分配足够的空间,提高存储效率。 - 同时,静态存储可以减少内存碎片的产生,提高内存的利用率。 2.⠨—ˆ率: - 静态三叉链表可以直接通过数组下标来访问节点,无需进行指针的解引用操作,从而提高了访问速度。在哈夫曼编码等操作中,需要频繁地访问哈夫曼树的节点,静态存储方式可以加快访问速度,提高算法的效率。 3.⠧賥€篼š - 静态存储的方式不会因为动态内存分配失败而导致程序崩溃,提高了程序的稳定性。在处理大规模数据或对稳定性要求较高的场景下,静态三叉链表存储哈夫曼树是一个可靠的选择。

CS50 C语言阶段总结:从零开始到进阶 ### 一、内容总结 𐟓š 总体评价 到第5周结束,我们已经完成了所有C语言相关的课程。接下来的课程将涵盖Python、SQL和前端开发。 难度感受 如果你有多年编程经验,可能会觉得这些课程相对简单。即使如此,短时间内完成这些课程并深入理解C语言的语法和编码习惯(如先写伪代码,再进行编码)仍然非常有益。 收获与感悟 通过这些课程,我对C语言的使用有了很好的锻炼。通过编写小练习,可以方便地进行调试和理解,这对不确定的地方非常有帮助。 课程内容回顾 𐟓 基本语法:掌握了C语言的控制语句、变量类型、字符串操作(如strcmp、tolower等)、结构体类型以及调试技巧。 内存管理与指针:学习了如何使用malloc为数组和结构体分配空间,以及使用free释放内存空间。还使用了valgrind来检查内存泄漏。 文件操作:掌握了fopen、fread、fwrite、fclose和ferror等文件操作函数。 算法:实现了排序算法,如归并排序和哈希表。虽然这些算法之前已经见过,但亲手实现一遍还是很有成就感的。 练习总结 𐟓ˆ 练习内容 Credit:判断信用卡属于哪家银行,考察了循环和条件语句的使用。 Substitute:使用密钥将明文转换为密文,考察了数组遍历。 Tideman:重点是实现归并排序和判断是否有环。Pularity:使用结构体管理候选人和票数,遍历操作候选人列表更新票数。 图像变换:实现了灰度化、模糊、反射和边缘检测等操作。语法上涉及了二维数组遍历、内存管理和通过指针修改二维数组元素的值。还涉及了文件的读写操作,包括读取原始图像文件并转换为新的图像文件。 Tree和哈希表拼写校验:使用了树结构和哈希表进行拼写校验。 错误汇总 𐟔 语法问题 忘记在字符串操作中添加终止符"\0"。 计算浮点数时精度不够,忘记取整。 BYTE计算没有考虑溢出的情况。 逻辑问题 拼写检查时忘记将输入转换为小写。 图像格式转换时没有保留原始数据,导致计算数据源错误。 归并排序合并时,数组下标错误,导致coredump。 对题意理解错误,二义性的地方没有确认。 通过这些练习和总结,我对C语言有了更深入的理解,也发现了自己在编程中的一些不足之处。希望这些总结能帮助到同样在学习C语言的你!

带指针的数组(通常是数组中存储指针或者数组名本身可以视为指针)和链表有以下一些区别: 一、存储结构 - 带指针的数组: - 本质上还是连续存储在内存中的一片区域,只是数组的元素可以是指针类型。 - 可以通过数组下标快速访问特定元素,但插入和删除元素可能比较麻烦,因为可能需要移动大量后续元素以保持连续性。 - 链表: - 由一系列节点组成,节点在内存中可以是离散分布的。 - 每个节点包含数据和指向下一个节点的指针(对于双向链表还有指向前一个节点的指针)。 二、内存分配方式 - 带指针的数组: - 通常在声明时就需要确定大小,或者使用动态内存分配技术(如在 C 中使用 ⠭alloc⠠和 ⠦ree⠯𜉦奈†配一块连续的内存空间。一旦分配,大小通常固定,动态调整大小相对复杂。 - 链表: - 可以根据需要动态地添加或删除节点,内存分配更加灵活。不需要预先确定大小,可以在运行时根据实际情况进行调整。 三、访问方式 - 带指针的数组: - 可以通过下标直接访问任意元素,时间复杂度为 O(1),非常高效。 - 例如,给定一个数组 ⠩nt arr[5]⠯𜌨— arr[3]⠥碌姛𔦎奮š位到对应的元素。 - 链表: - 只能通过遍历链表从链表头开始逐个节点访问,访问特定元素的时间复杂度取决于链表的长度,平均为 O(n)。 - 例如,要访问链表中的第 n 个节点,需要从链表头开始依次遍历 n 个节点才能找到目标节点。 四、插入和删除操作 - 带指针的数组: - 在中间插入或删除元素时,可能需要移动大量的后续元素以保持连续性,时间复杂度通常为 O(n),其中 n 是数组的长度。 - 例如,在一个长度为 n 的数组中间插入一个元素,需要将插入位置后的 n - 插入位置个元素向后移动一位。 - 链表: - 插入和删除操作只需要修改相关节点的指针即可,时间复杂度为 O(1)。 - 例如,在链表中间插入一个节点,只需要修改插入位置前后两个节点的指针指向新节点即可。 五、空间占用 - 带指针的数组: - 如果是存储指针的数组,除了存储指针本身占用的空间外,还需要考虑指针所指向的数据的存储空间。但由于是连续存储,可能在空间局部性方面有一定优势。 - 链表: - 每个节点除了存储数据外,还需要存储指针,会有一定的额外空间开销。但由于节点可以离散分布,不会像数组那样可能存在未使用的空间浪费。

𐟓– C语言标点符号全解析 𐟔 𐟓š 在C语言中,标点符号扮演着重要的角色,它们不仅用于分隔语句,还承载着特定的意义。让我们一起来探索C语言中的各种标点符号吧! 1️⃣ `#`: 这是一个预处理符号,它在程序编译前进行一些预处理操作。 2️⃣ `;`: 这个符号表示语句的结束,用于标识一行语句的末尾。 3️⃣ `{}`: 花括号用于组织多条语句,形成代码块。 4️⃣ `()`: 括号用于表示运算的优先级和函数的参数列表。 5️⃣ `[]`: 方括号用于表示数组的下标,方便我们访问数组元素。 6️⃣ `+`, `-`, `*`, `/`, `%`: 这些符号分别用于加法、减法、乘法、除法和取余运算。 7️⃣ `=`, `==`, `!=`: 这些符号用于赋值、判断相等和不相等。 8️⃣ `>`, `<`, `>=`, `<=`: 这些符号用于判断数值的大小关系。 9️⃣ `&&`, `||`, `!`: 这些逻辑符号用于判断多个条件的关系。 𐟔Ÿ 还有许多其他重要的符号,如`&`取地址符号、`*`指针符号以及`sizeof`运算符等。它们都在C语言中扮演着不可或缺的角色。 𐟒ᠦŽŒ握这些标点符号的含义和用法,是学习C语言的重要一步。现在,你是不是对C语言的标点符号有了更深入的了解呢?✨

亿级数据过滤:布隆过滤器如何高效工作? 面对100亿个黑名单URL,每个URL占用64字节,如何高效存储和查询这些数据?𐟤” 1️⃣ 散列表:将黑名单视为集合,存储在HashMap中,但640G的空间显然不现实。𐟚늊2️⃣ 布隆过滤器:它是一个长二进制向量和一组随机映射函数的结合体。它能快速判断元素是否在集合中。布隆过滤器的核心是一个位数组,每个元素只占用1bit,且只能为0或1。𐟔„ 当元素加入布隆过滤器时,会进行以下操作:使用K个哈希函数对元素值进行K次计算,得到K个哈希值。然后,根据这些哈希值,在位数组中将对应下标的值置为1。𐟔‘ 布隆过滤器的优势在于它占用内存小,查询效率高。对于亿级数据的过滤,布隆过滤器是一个值得考虑的选择。𐟌Ÿ

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