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    堆栈数据结构

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常用数据结构有: 数组,队列,堆栈,链表。数组---存储结构(类型)相同的数据。队列---用在先进先出的场合。堆栈---用在后进先出的场合,如表达式的解析。链表---用指针来实现链接,适合频繁插入删除的场合。

小哇 2019-12-02 01:22:53 0 浏览量 回答数 0

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常用数据结构有: 数组,队列,堆栈,链表。 数组---存储结构(类型)相同的数据。 队列---用在先进先出的场合。 堆栈---用在后进先出的场合,如表达式的解析。 链表---用指针来实现链接,适合频繁插入删除的场合。

一键天涯 2019-12-02 01:23:21 0 浏览量 回答数 0

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[@小川游鱼][¥20]Java虚拟机的堆、栈、堆栈如何去理解?

月下丶 2019-12-01 19:27:14 567 浏览量 回答数 2

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堆栈和queue集合的关系

蛮大人123 2019-12-01 19:52:27 1011 浏览量 回答数 1

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任何通过把大问题分成小问题一一解决,再将其结果一一拼接起来的算法,都是不可能实现尾递归的。因为解决每个小问题的时候,必须保存得到此小问题的过程中的所有分块信息(调用帧)。你可以把所有递归算法写成循环算法,但是任何无法实现尾递归的算法,将其写成循环之后,也必然需要一个与其递归版本调用帧堆栈结构相同的堆栈数据结构来保存其调用帧数据。

行者武松 2019-12-02 01:25:16 0 浏览量 回答数 0

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  任何通过把大问题分成小问题一一解决,再将其结果一一拼接起来的算法,都是不可能实现尾递归的。因为解决每个小问题的时候,必须保存得到此小问题的过程中的所有分块信息(调用帧)。   你可以把所有递归算法写成循环算法,但是任何无法实现尾递归的算法,将其写成循环之后,也必然需要一个与其递归版本调用帧堆栈结构相同的堆栈数据结构来保存其调用帧数据。

祁同伟 2019-12-02 01:25:20 0 浏览量 回答数 0

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类(方法)区域:类区域存储每个类的结构,例如运行时常量池,字段,方法数据和方法代码。 堆:这是运行时数据区,在其中将内存分配给对象 堆栈:Java堆栈存储框架。它保存局部变量和部分结果,并在方法调用和返回中起作用。每个线程都有一个私有JVM堆栈,与该线程同时创建。每次调用方法时都会创建一个新框架。框架的方法调用完成后将销毁。 程序计数器寄存器:PC(程序计数器)寄存器包含当前正在执行的Java虚拟机指令的地址。 本机方法堆栈:它包含应用程序中使用的所有本机方法。

YDYK 2020-04-23 22:42:57 0 浏览量 回答数 0

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学习数据结构和算法,需要具备C语言或C++等基本的编程知识,尤其指针的概念。最好能学习一些离散数学的知识对计算机的工作原理有一定的认识,主要是堆栈和内存管理的一些知识。看数据结构和算法的教材,用JAVA实现数据结构,需要学习java。用C语言实现的,需要学习C语言。

知与谁同 2019-12-02 01:23:29 0 浏览量 回答数 0

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根据实际的对象选取合适的数据结构进行实现,例如要实现深度优先搜索的时候,我们能想到利用堆栈这样的数据结构。

山林野人 2020-03-05 16:09:13 0 浏览量 回答数 0

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数据结构算法解析 高一凡著 清华大学出版社 数据结构及算法 彭波编著 机械工业出版社 数据结构与算法 廖明宏等编写 高等教育出版社 数据结构 C语言版 王晓东编著 电子工业出版社 数据结构 冯俊编著 清华大学出版社 数据结构 Java语言描述 (美)Michael Main著 机械工业出版社 数据结构与面向对象程序设计 C++版 (美) Michael Main, Walter Savitch著 清华大学出版社-------------------------《数据结构与算法:C++》 作者: 窦延平 出版日期: 2005年05月第1版 主题词: 数据结构 算法分析 C语言-程序设计 分类:工业技术图书馆>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机软件>程序设计、软件工程>程序设计>数据结构 《数据结构与数据库技术》 作者: 孙志锋 出版日期: 2004年08月第1版 主题词: 数据结构-高等学校-教材 数据库系统-高等学校-教材 分类:工业技术图书馆>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机软件>程序设计、软件工程>总论及其他 图书简介:本书主要介绍数据结构与数据库二个部分,包括堆栈、队列、树、图等数据结构,排序查找等算法、数据库标准语言、理论、技术与设计等。 《数据结构》 作者: 徐孝凯编著 出版日期: 2004年01月 主题词: 数据结构-高等学校-教材 分类:工业技术图书馆>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机软件>程序设计、软件工程>总论及其他 《数据结构与算法解析》 作者: 苏仕华编著 出版日期: 2004年01月第1版 主题词: 数据结构-高等学校-教材 算法分析-高等学校-教材 分类:工业技术图书馆>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机软件>程序设计、软件工程>总论及其他 《数据结构自学辅导》 作者: 罗文劼 出版日期: 2002年 主题词: 数据结构 分类:工业技术图书馆>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机软件>程序设计、软件工程>总论及其他 图书简介:本书共分10章,归纳和总结了各章的重点和难点,给出了典型题分析,选解了每章中的习题,给出了重点题的解题思路、答案。 《算法与数据结构——C语言描述》 作者: 张乃孝主编 出版日期: 2002年09月第1版 主题词: 电子计算机-计算方法-数据结构 C语言-程序设计 分类:工业技术图书馆>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机软件>程序语言、算法语言>总论及其他 图书简介:本书系统地介绍了算法与数据结构方面的基本知识,内容包括线性表、字符串、栈与队列、树与二叉树、字典与检索、排序、算法分析与设计等。

管理贝贝 2019-12-02 01:22:05 0 浏览量 回答数 0

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《数据结构与算法:C++》 作者: 窦延平 出版日期: 2005年05月第1版 主题词: 数据结构 算法分析 C语言-程序设计 分类:工业技术图书馆>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机软件>程序设计、软件工程>程序设计>数据结构 《数据结构与数据库技术》 作者: 孙志锋 出版日期: 2004年08月第1版 主题词: 数据结构-高等学校-教材 数据库系统-高等学校-教材 分类:工业技术图书馆>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机软件>程序设计、软件工程>总论及其他 图书简介:本书主要介绍数据结构与数据库二个部分,包括堆栈、队列、树、图等数据结构,排序查找等算法、数据库标准语言、理论、技术与设计等。 《数据结构》 作者: 徐孝凯编著 出版日期: 2004年01月 主题词: 数据结构-高等学校-教材 分类:工业技术图书馆>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机软件>程序设计、软件工程>总论及其他 《数据结构与算法解析》 作者: 苏仕华编著 出版日期: 2004年01月第1版 主题词: 数据结构-高等学校-教材 算法分析-高等学校-教材 分类:工业技术图书馆>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机软件>程序设计、软件工程>总论及其他 《数据结构自学辅导》 作者: 罗文劼 出版日期: 2002年 主题词: 数据结构 分类:工业技术图书馆>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机软件>程序设计、软件工程>总论及其他 图书简介:本书共分10章,归纳和总结了各章的重点和难点,给出了典型题分析,选解了每章中的习题,给出了重点题的解题思路、答案。 《算法与数据结构——C语言描述》 作者: 张乃孝主编 出版日期: 2002年09月第1版 主题词: 电子计算机-计算方法-数据结构 C语言-程序设计 分类:工业技术图书馆>自动化技术、计算机技术>计算技术、计算机技术>计算机软件>程序语言、算法语言>总论及其他 图书简介:本书系统地介绍了算法与数据结构方面的基本知识,内容包括线性表、字符串、栈与队列、树与二叉树、字典与检索、排序、算法分析与设计等。

云篆 2019-12-02 01:22:05 0 浏览量 回答数 0

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goback调用的是浏览器的标准的后退动作。任何浏览器,在跳转页面的时候,都会把之前访问的页面放在一个类似堆栈的数据结构中。

爵霸 2019-12-02 02:29:48 0 浏览量 回答数 0

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堆和栈的区别:   一、堆栈空间分配区别:   1、栈(操作系统):由操作系统自动分配释放 ,存放函数的参数值,局部变量的值等。其操作方式类似于数据结构中的栈;   2、堆(操作系统): 一般由程序员分配释放, 若程序员不释放,程序结束时可能由OS回收,分配方式倒是类似于链表。   二、堆栈缓存方式区别:   1、栈使用的是一级缓存, 他们通常都是被调用时处于存储空间中,调用完毕立即释放;   2、堆是存放在二级缓存中,生命周期由虚拟机的垃圾回收算法来决定(并不是一旦成为孤儿对象就能被回收)。所以调用这些对象的速度要相对来得低一些。   三、堆栈数据结构区别:   堆(数据结构):堆可以被看成是一棵树,如:堆排序;   栈(数据结构):一种先进后出的数据结构。      堆支持以下的基本:   1.build:建立一个空堆;   2.insert:向堆中插入一个新元素;   3.update:将新元素提升使其符合堆的性质;   4.get:获取当前堆顶元素的值;   5.delete:删除堆顶元素;   6.heapify:使删除堆顶元素的堆再次成为堆。   某些堆实现还支持其他的一些操作,如斐波那契堆支持检查一个堆中是否存在某个元素。   栈的基本算法   1.进栈(PUSH)算法   ①若TOP≥n时,则给出溢出信息,作出错处理(进栈前首先检查栈是否已满,满则溢出;不满则作②);   ②置TOP=TOP+1(栈指针加1,指向进栈地址);   ③S(TOP)=X,结束(X为新进栈的元素);   2.退栈(POP)算法   ①若TOP≤0,则给出下溢信息,作出错处理(退栈前先检查是否已为空栈, 空则下溢;不空则作②);   ②X=S(TOP),(退栈后的元素赋给X):   ③TOP=TOP-1,结束(栈指针减1,指向栈顶)。

景凌凯 2020-04-04 13:11:32 0 浏览量 回答数 0

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数据结构一般说的结构只有两种,一种是线性,一种就是非线性。 线性包含:队列(也就是线性表)、堆栈。非线性的是二叉树。 线性表跟数组的区别在于,数组记录的只是一个数或者字符,而线性表就是字面上的意思,是一个记录相对较全面的信息页。 打个比方,类似你的同学录,页面里面的信息就是线性表的数据块,里面包含的是你想留下来的信息,下面的那个页码就是地址块。地址块可以告诉你下一个页面是第几页。 而你接触到的就像没有页码的同学录,上一页翻过去就是下一页,你可以把两张交换顺序存放吧,可以订上个圆形的书钉做成反复翻的吧(这就是循环队列)。

小哇 2019-12-02 01:23:18 0 浏览量 回答数 0

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Java中import的作用是导入要用到的包中的类接口。import就是在java文件开7a686964616fe58685e5aeb931333366303064头的地方,先说明会用到那些类别。 接着我们就能在代码中只用类名指定某个类,也就是只称呼名字,不称呼他的姓。这其中包的作用就是给java类进行分拣分类,不同业务逻辑的java类放在同一个包中。比如实体包,工具包。 Java的实用工具类库java.util包。在这个包中,Java提供了一些实用的方法和数据结构。本章介绍Java的实用工具类库java.util包。在这个包中,Java提供了一些实用的方法和数据结构。例如,Java提供日期(Data)类、日历(Calendar)类来产生和获取日期及时间,提供随机数(Random)类产生各种类型的随机数,还提供了堆栈(Stack)、向量(Vector) 、位集合(Bitset)以及哈希表(Hashtable)等类来表示相应的数据结构。

剑曼红尘 2020-04-17 09:09:01 0 浏览量 回答数 0

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每一个进程都有自己的内存虚拟地址空间,内存最小的单位是页(page).虚拟地址通过页表(Page Table)映射到物理内存,页表由操作系统维护并被CPU引用.Linux默认的栈(stack)大小为8MB.用户进程部分分段存储内容如下所示(从内存高地址到低地址):栈(stack): 函数参数、返回地址、局部变量等堆(heap): malloc(C)/new(C++)动态分配的内存BSS段(bss): 未初始化或初值为0的全局变量和静态局部变量数据段(data): 已初始化且初值非0的全局变量和静态局部变量代码段(text): 可执行代码、字符串字面值、只读变量详细解释:1.内核空间内核总是驻留在内存中,是操作系统的一部分。内核空间为内核保留,不允许应用程序读写该区域的内容或直接调用内核代码定义的函数。2.栈(stack)栈又称堆栈,由编译器自动分配释放,行为类似数据结构中的栈(先进后出)。堆栈主要有三个用途:(1)为函数内部声明的非静态局部变量(C语言中称“自动变量”)提供存储空间。(2)记录函数调用过程相关的维护性信息,称为栈帧(Stack Frame)或过程活动记录(Procedure Activation Record)。它包括函数返回地址,不适合装入寄存器的函数参数及一些寄存器值的保存。除递归调用外,堆栈并非必需。因为编译时可获知局部变量,参数和返回地址所需空间,并将其分配于BSS段。(3)临时存储区,用于暂存长算术表达式部分计算结果或alloca()函数分配的栈内内存。持续地重用栈空间有助于使活跃的栈内存保持在CPU缓存中,从而加速访问。进程中的每个线程都有属于自己的栈。向栈中不断压入数据时,若超出其容量就会耗尽栈对应的内存区域,从而触发一个页错误。此时若栈的大小低于堆栈最大值RLIMIT_STACK(Linux通常是8M),则栈会动态增长,程序继续运行。映射的栈区扩展到所需大小后,不再收缩。Linux中ulimit -s命令可查看和设置堆栈最大值,当程序使用的堆栈超过该值时, 发生栈溢出(Stack Overflow),程序收到一个段错误(Segmentation Fault)。注意,调高堆栈容量可能会增加内存开销和启动时间。堆栈既可向下增长(向内存低地址)也可向上增长, 这依赖于具体的实现。本文所述堆栈向下增长。堆栈的大小在运行时由内核动态调整。3.内存映射段(mmap)此处,内核将硬盘文件的内容直接映射到内存,任何应用程序都可通过Linux的mmap()系统调用或Windows的CreateFileMapping()/MapViewOfFile()请求这种映射。内存映射是一种方便高效的文件I/O方式,因而被用于装载动态共享库。用户也可创建匿名内存映射,该映射没有对应的文件,可用于存放程序数据。在Linux中,若通过malloc()请求一大块内存,C运行库将创建一个匿名内存映射,而不使用堆内存。“大块”意味着比阈值MMAP_THRESHOLD还大,缺省为128KB,可通过mallopt()调整。该区域用于映射可执行文件用到的动态链接库。在Linux 2.4内核中,若可执行文件依赖共享库,则系统会为这些动态库在从0x40000000开始的地址分配相应空间,并在程序装载时将其载入到该空间。在Linux 2.6内核中,共享库的起始地址被往上移动至更靠近栈区的位置。从进程地址空间的布局可以看到,在有共享库的情况下,留给堆的可用空间还有两处:一处是从BSS段到0x40000000,约不到1GB的空间;另一处是从共享库到栈之间的空间,约不到2GB。这两块空间大小取决于栈、共享库的大小和数量。这样来看,是否应用程序可申请的最大堆空间只有2GB?事实上,这与Linux内核版本有关。在上面给出的进程地址空间经典布局图中,共享库的装载地址为0x40000000,这实际上是Linux kernel 2.6版本之前的情况了,在2.6版本里,共享库的装载地址已经被挪到靠近栈的位置,即位于0xBFxxxxxx附近,因此,此时的堆范围就不会被共享库分割成2个“碎片”,故kernel 2.6的32位Linux系统中,malloc申请的最大内存理论值在2.9GB左右。4.堆(heap)堆用于存放进程运行时动态分配的内存段,可动态扩张或缩减。堆中内容是匿名的,不能按名字直接访问,只能通过指针间接访问。当进程调用malloc(C)/new(C++)等函数分配内存时,新分配的内存动态添加到堆上(扩张);当调用free(C)/delete(C++)等函数释放内存时,被释放的内存从堆中剔除(缩减) 。分配的堆内存是经过字节对齐的空间,以适合原子操作。堆管理器通过链表管理每个申请的内存,由于堆申请和释放是无序的,最终会产生内存碎片。堆内存一般由应用程序分配释放,回收的内存可供重新使用。若程序员不释放,程序结束时操作系统可能会自动回收。堆的末端由break指针标识,当堆管理器需要更多内存时,可通过系统调用brk()和sbrk()来移动break指针以扩张堆,一般由系统自动调用。使用堆时经常出现两种问题:(1) 释放或改写仍在使用的内存(“内存破坏”);(2) 未释放不再使用的内存(“内存泄漏”)。当释放次数少于申请次数时,可能已造成内存泄漏。泄漏的内存往往比忘记释放的数据结构更大,因为所分配的内存通常会圆整为下个大于申请数量的2的幂次(如申请212B,会圆整为256B)。注意,堆不同于数据结构中的”堆”,其行为类似链表。5.BSS段BSS(Block Started by Symbol)段中通常存放程序中以下符号:未初始化的全局变量和静态局部变量.初始值为0的全局变量和静态局部变量(依赖于编译器实现).未定义且初值不为0的符号(该初值即common block的大小).C语言中,未显式初始化的静态分配变量被初始化为0(算术类型)或空指针(指针类型)。由于程序加载时,BSS会被操作系统清零,所以未赋初值或初值为0的全局变量都在BSS中。BSS段仅为未初始化的静态分配变量预留位置,在目标文件中并不占据空间,这样可减少目标文件体积。但程序运行时需为变量分配内存空间,故目标文件必须记录所有未初始化的静态分配变量大小总和(通过start_bss和end_bss地址写入机器代码)。当加载器(loader)加载程序时,将为BSS段分配的内存初始化为0。在嵌入式软件中,进入main()函数之前BSS段被C运行时系统映射到初始化为全零的内存(效率较高)。注意,尽管均放置于BSS段,但初值为0的全局变量是强符号,而未初始化的全局变量是弱符号。若其他地方已定义同名的强符号(初值可能非0),则弱符号与之链接时不会引起重定义错误,但运行时的初值可能并非期望值(会被强符号覆盖)。因此,定义全局变量时,若只有本文件使用,则尽量使用static关键字修饰;否则需要为全局变量定义赋初值(哪怕0值),保证该变量为强符号,以便链接时发现变量名冲突,而不是被未知值覆盖。某些编译器将未初始化的全局变量保存在common段,链接时再将其放入BSS段。在编译阶段可通过-fno-common选项来禁止将未初始化的全局变量放入common段。此外,由于目标文件不含BSS段,故程序烧入存储器(Flash)后BSS段地址空间内容未知。U-Boot(一个嵌入式操作系统引导程序)启动过程中,将U-Boot的Stage2代码(通常位于lib_xxxx/board.c文件)搬迁(拷贝)到SDRAM空间后必须人为添加清零BSS段的代码,而不可依赖于Stage2代码中变量定义时赋0值。BSS段不包含数据,仅维护开始和结束地址,以便内存能在运行时被有效地清零。BSS所需的运行时空间由目标文件记录,但BSS并不占用目标文件内的实际空间,即BSS节段应用程序的二进制映象文件中并不存在。6.数据段(data)数据段通常用于存放程序中已初始化且初值不为0的全局变量和静态局部变量。数据段属于静态内存分配(静态存储区),可读可写。数据段保存在目标文件中(在嵌入式系统里一般固化在镜像文件中),其内容由程序初始化。例如,对于全局变量int gVar = 10,必须在目标文件数据段中保存10这个数据,然后在程序加载时复制到相应的内存。数据段与BSS段的区别如下: (1) BSS段不占用物理文件尺寸,但占用内存空间;数据段占用物理文件,也占用内存空间。对于大型数组如int ar0[10000] = {1, 2, 3, ...}和int ar1[10000],ar1放在BSS段,只记录共有10000*4个字节需要初始化为0,而不是像ar0那样记录每个数据1、2、3...,此时BSS为目标文件所节省的磁盘空间相当可观。(2) 当程序读取数据段的数据时,系统会发出缺页故障,从而分配相应的物理内存;当程序读取BSS段的数据时,内核会将其转到一个全零页面,不会发生缺页故障,也不会为其分配相应的物理内存。运行时数据段和BSS段的整个区段通常称为数据区。某些资料中“数据段”指代数据段 + BSS段 + 堆。7.代码段(text)代码段也称正文段或文本段,通常用于存放程序执行代码(即CPU执行的机器指令)。一般C语言执行语句都编译成机器代码保存在代码段。通常代码段是可共享的,因此频繁执行的程序只需要在内存中拥有一份拷贝即可。代码段通常属于只读,以防止其他程序意外地修改其指令(对该段的写操作将导致段错误)。某些架构也允许代码段为可写,即允许修改程序。代码段指令根据程序设计流程依次执行,对于顺序指令,只会执行一次(每个进程);若有反复,则需使用跳转指令;若进行递归,则需要借助栈来实现。代码段指令中包括操作码和操作对象(或对象地址引用)。若操作对象是立即数(具体数值),将直接包含在代码中;若是局部数据,将在栈区分配空间,然后引用该数据地址;若位于BSS段和数据段,同样引用该数据地址。代码段最容易受优化措施影响。8.保留区(reservd)位于虚拟地址空间的最低部分,未赋予物理地址。任何对它的引用都是非法的,用于捕捉使用空指针和小整型值指针引用内存的异常情况。它并不是一个单一的内存区域,而是对地址空间中受到操作系统保护而禁止用户进程访问的地址区域的总称。大多数操作系统中,极小的地址通常都是不允许访问的,如NULL。C语言将无效指针赋值为0也是出于这种考虑,因为0地址上正常情况下不会存放有效的可访问数据。在32位x86架构的Linux系统中,用户进程可执行程序一般从虚拟地址空间0x08048000开始加载。该加载地址由ELF文件头决定,可通过自定义链接器脚本覆盖链接器默认配置,进而修改加载地址。0x08048000以下的地址空间通常由C动态链接库、动态加载器ld.so和内核VDSO(内核提供的虚拟共享库)等占用。通过使用mmap系统调用,可访问0x08048000以下的地址空间。

a123456678 2019-12-02 02:41:17 0 浏览量 回答数 0

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数据库是否有响应表和表结构?如果没有试试:<preclass="brush:xml;toolbar:true;auto-links:false;"><propkey="hibernate.hbm2ddl.auto">create</prop>回复<aclass='referer'target='_blank'>@exa:不是必须这样的,应该是你数据库和程序的配置不统一造成的回复<aclass='referer'target='_blank'>@E-leven11:的确行了啊!太感谢了我原来直接是update是因为这个原因吗?得先改成create?在换成update?回复<aclass='referer'target='_blank'>@exa:然后再改回update,看看是否可以正常插入您好按照您的方法试了一下数据库那张表的信息全部清空了....是在application.xml里面进行添加吗?我是冲着标题来的,“自动”回复<aclass='referer'target='_blank'>@helloming:嗯google查过了没有解决但楼上的方法试了可以解决了多谢你了回复<aclass='referer'target='_blank'>@exa:你把错误提示放到google上去查查吧感谢回复啊真的不太明白为什么会这样就取了个这样的标题异常贴出来异常就是第一个文件啊运行的是myeclipse执行插入程序就直接跳到AbstractReturningDel.java中的throwJDBCExceptionHelper.convert直接转到这个报错数据无法正确添加到数据库页面也不能正确跳转怎么不贴错误堆栈信息?....那不是错误堆栈信息...异常就是第一个文件啊运行的是myeclipse执行插入程序就直接跳到AbstractReturningDel.java中的throwJDBCExceptionHelper.convert不好意思不知道怎么直接@所以就在评论里面回复了

爱吃鱼的程序员 2020-06-22 19:23:01 0 浏览量 回答数 0

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Linux中每个进程有两个栈,分别用于用户态和内核态的进程执行,内核栈就是用于内核态的堆栈。运行在用户态的程序不能访问操作系统内核数据结构合程序。内核态下,CPU可执行任何指令,在用户态下CPU只能执行非特权指令。当CPU处于内核态,可以随意进入用户态;而当CPU处于用户态,只能通过中断的方式进入内核态。一般程序一开始都是运行于用户态,当程序需要使用系统资源时,就必须通过调用软中断进入内核态.安全性是很重要的一点吧,如果错用一些危险的指令,如清内存、设置时钟等,以前刚用Linux很多不懂,sudo用得很爽,输错命令把dbus删除了,结果惨烈地重装系统了。

a123456678 2019-12-02 02:55:48 0 浏览量 回答数 0

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回 7楼玄弟的帖子 你好,我也存在这个问题,用本地模式跑的时候没有问题,一提交到集群就会报错,无参构造函数也添加了。我定义的数据结构如图: 只有在Spout里面把List<MessageExt>用这个自定义tuple封装了一下。堆栈和楼主基本一样,请问是什么问题?万分感激! ------------------------- 回 9楼玄弟的帖子 谢谢~刚发现是MessageExt里面的一个成员变量没有无参构造函数,之前没追看到这一层,谢谢啦!

sxian 2019-12-02 02:15:35 0 浏览量 回答数 0

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Python数据结构篇数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python](Welcome to Problem Solving with Algorithms and Data Structures) [该网址链接可能会比较慢]时写下的阅读记录,当然,也结合了部分[算法导论](Introduction to Algorithms)中的内容,此外还有不少wikipedia上的内容,所以内容比较多,可能有点杂乱。这部分主要是介绍了如何使用Python实现常用的一些数据结构,例如堆栈、队列、二叉树等等,也有Python内置的数据结构性能的分析,同时还包括了搜索和排序(在算法设计篇中会有更加详细的介绍)的简单总结。每篇文章都有实现代码,内容比较多,简单算法一般是大致介绍下思想及算法流程,复杂的算法会给出各种图示和代码实现详细介绍。**这一部分是下面算法设计篇的前篇,如果数据结构还不错的可以直接看算法设计篇,遇到问题可以回来看数据结构篇中的某个具体内容充电一下,我个人认为直接读算法设计篇比较好,因为大家时间也都比较宝贵,如果你会来读这些文章说明你肯定有一定基础了,后面的算法设计篇中更多的是思想,这里更多的是代码而已,嘿嘿。**(1)[搜索](Python Data Structures) 简述顺序查找和二分查找,详述Hash查找(hash函数的设计以及如何避免冲突)(2)[排序](Python Data Structures) 简述各种排序算法的思想以及它的图示和实现(3)[数据结构](Python Data Structures) 简述Python内置数据结构的性能分析和实现常用的数据结构:栈、队列和二叉堆(4)[树总结](Python Data Structures) 简述二叉树,详述二叉搜索树和AVL树的思想和实现2.Python算法设计篇算法设计篇主要是阅读[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)[**点击链接可进入Springer免费下载原书电子版**]之后写下的读书总结,原书大部分内容结合了经典书籍[算法导论](Introduction to Algorithms),内容更加细致深入,主要是介绍了各种常用的算法设计思想,以及如何使用Python高效巧妙地实现这些算法,这里有别于前面的数据结构篇,部分算法例如排序就不会详细介绍它的实现细节,而是侧重于它内在的算法思想。这部分使用了一些与数据结构有关的第三方模块,因为这篇的重点是算法的思想以及实现,所以并没有去重新实现每个数据结构,但是在介绍算法的同时会分析Python内置数据结构以及第三方数据结构模块的优缺点,也就意味着该篇比前面都要难不少,但是我想我的介绍应该还算简单明了,因为我用的都是比较朴实的语言,并没有像算法导论一样列出一堆性质和定理,主要是对着某个问题一步步思考然后算法就出来了,嘿嘿,除此之外,里面还有很多关于python开发的内容,精彩真的不容错过。这里每篇文章都有实现代码,但是代码我一般都不会分析,更多地是分析算法思想,所以内容都比较多,即便如此也没有包括原书对应章节的所有内容,因为内容实在太丰富了,所以我只是选择经典的算法实例来介绍算法核心思想,除此之外,还有不少内容是原书没有的,部分是来自算法导论,部分是来自我自己的感悟,嘻嘻。该篇对于大神们来说是小菜,请一笑而过,对于菜鸟们来说可能有点难啃,所以最适合的是和我水平差不多的,对各个算法都有所了解但是理解还不算深刻的半桶水的程序猿,嘿嘿。本篇的顺序按照原书[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)的章节来安排的(章节标题部分相同部分不同哟),为了节省时间以及保持原著的原滋原味,部分内容(一般是比较难以翻译和理解的内容)直接摘自原著英文内容。 **1.你也许觉得很多内容你都知道嘛,没有看的必要,其实如果是我的话我也会这么想,但是如果只是归纳一个算法有哪些步骤,那这个总结也就没有意义了,我觉得这个总结的亮点在于想办法说清楚一个算法是怎么想出来的,有哪些需要注意的,如何进行优化的等等,采用问答式的方式让读者和我一起来想出某个问题的解,每篇文章之后都还有一两道小题练手哟****2.你也许还会说算法导论不是既权威又全面么,基本上每个算法都还有详细的证明呢,读算法导论岂不更好些,当然,你如果想读算法导论的话我不拦着你,读完了感觉自己整个人都不好了别怪小弟没有提醒你哟,嘻嘻嘻,左一个性质右一个定理实在不适合算法科普的啦,没有多少人能够坚持读完的。但是码农与蛇的故事内容不多哟,呵呵呵****3.如果你细读本系列的话我保证你会有不少收获的,需要看算法导论哪个部分的地方我会给出提示的,嘿嘿。温馨提示,前面三节内容都是介绍基础知识,所以精彩内容从第4节开始哟,么么哒 O(∩_∩)O~**(1)[Python Algorithms - C1 Introduction](Python Algorithms) 本节主要是对原书中的内容做些简单介绍,说明算法的重要性以及各章节的内容概要。(2)[Python Algorithms - C2 The basics](Python Algorithms) **本节主要介绍了三个内容:算法渐近运行时间的表示方法、六条算法性能评估的经验以及Python中树和图的实现方式。**(3)[Python Algorithms - C3 Counting 101](Python Algorithms) 原书主要介绍了一些基础数学,例如排列组合以及递归循环等,但是本节只重点介绍计算算法的运行时间的三种方法(4)[Python Algorithms - C4 Induction and Recursion and Reduction](Python Algorithms) **本节主要介绍算法设计的三个核心知识:Induction(推导)、Recursion(递归)和Reduction(规约),这是原书的重点和难点部分**(5)[Python Algorithms - C5 Traversal](Python Algorithms) **本节主要介绍图的遍历算法BFS和DFS,以及对拓扑排序的另一种解法和寻找图的(强)连通分量的算法**(6)[Python Algorithms - C6 Divide and Combine and Conquer](Python Algorithms) **本节主要介绍分治法策略,提到了树形问题的平衡性以及基于分治策略的排序算法**(7)[Python Algorithms - C7 Greedy](Python Algorithms) **本节主要通过几个例子来介绍贪心策略,主要包括背包问题、哈夫曼编码和最小生成树等等**(8)[Python Algorithms - C8 Dynamic Programming](Python Algorithms) **本节主要结合一些经典的动规问题介绍动态规划的备忘录法和迭代法这两种实现方式,并对这两种方式进行对比**(9)[Python Algorithms - C9 Graphs](Python Algorithms) /question/19889750/answer/27901020有哪些用 Python 语言讲算法和数据结构的书

琴瑟 2019-12-02 01:22:41 0 浏览量 回答数 0

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Arraylist和Vector是采用数组方式存储数据,此数组元素数大于实际存储的数据以便增加插入元素,都允许直接序号索引元素,但是插入数据要涉及到数组元素移动等内存操作,所以插入数据慢,查找有下标,所以查询数据快,Vector由于使用了synchronized方法-线程安全,所以性能上比ArrayList要差,LinkedList使用双向链表实现存储,按序号索引数据需要进行向前或向后遍历,但是插入数据时只需要记录本项前后项即可,插入数据较快。线性表,链表,哈希表是常用的数据结构,在进行java开发时,JDK已经为我们提供了一系列相应的类实现基本的数据结构,这些结构均在java.util包中,collection├List│├LinkedList│├ArrayList│└Vector│ └Stack└SetMap├Hashtable├HashMap└WeakHashMapCollection接口Collection是最基本的集合接口,一个Collection代表一组Object,即Collection的元素(elements),一些Collection允许相同的元素而另一些不行。一些能排序而另一些不行。Java SDK不提供直接继承自Collection的类,Java SDK提供的类都是继承自Collection的“子接口”如List和Set。所有实现Collection接口的类都必须提供两个标准的构造函数:无参数的构造函数用于创建一个空的Collection,有一个Collection参数的构造函数用于创建一个新的Collection,这个新的Collection与传入的Collection有相同的元素。后一个构造函数允许用户复制一个Collection。如何遍历Collection中的每一个元素?不论Collection的实际类型如何,它都支持一个iterator()的方法,该方法返回一个迭代子,使用该迭代子即可逐一访问Collection中每一个元素。典型的用法如下:    Iterator it = collection.iterator(); // 获得一个迭代子    while(it.hasNext()) {      Object obj = it.next(); // 得到下一个元素    }  由Collection接口派生的两个接口是List和Set。List接口  List是有序的Collection,使用此接口能够精确的控制每个元素插入的位置。用户能够使用索引(元素在List中的位置,类似于数组下标)来访问List中的元素,这类似于Java的数组。和下面要提到的Set不同,List允许有相同的元素。  除了具有Collection接口必备的iterator()方法外,List还提供一个listIterator()方法,返回一个ListIterator接口,和标准的Iterator接口相比,ListIterator多了一些add()之类的方法,允许添加,删除,设定元素,还能向前或向后遍历。  实现List接口的常用类有LinkedList,ArrayList,Vector和Stack。ArrayList类  ArrayList实现了可变大小的数组。它允许所有元素,包括null。ArrayList没有同步。size,isEmpty,get,set方法运行时间为常数。但是add方法开销为分摊的常数,添加n个元素需要O(n)的时间。其他的方法运行时间为线性。  每个ArrayList实例都有一个容量(Capacity),即用于存储元素的数组的大小。这个容量可随着不断添加新元素而自动增加,但是增长算法并没有定义。当需要插入大量元素时,在插入前可以调用ensureCapacity方法来增加ArrayList的容量以提高插入效率。  和LinkedList一样,ArrayList也是非同步的(unsynchronized)。Vector类  Vector非常类似ArrayList,但是Vector是同步的。由Vector创建的Iterator,虽然和ArrayList创建的Iterator是同一接口,但是,因为Vector是同步的,当一个Iterator被创建而且正在被使用,另一个线程改变了Vector的状态(例如,添加或删除了一些元素),这时调用Iterator的方法时将抛出ConcurrentModificationException,因此必须捕获该异常。Stack 类  Stack继承自Vector,实现一个后进先出的堆栈。Stack提供5个额外的方法使得Vector得以被当作堆栈使用。基本的push和pop方法,还有peek方法得到栈顶的元素,empty方法测试堆栈是否为空,search方法检测一个元素在堆栈中的位置。Stack刚创建后是空栈。Map接口  请注意,Map没有继承Collection接口,Map提供key到value的映射。一个Map中不能包含相同的key,每个key只能映射一个value。Map接口提供3种集合的视图,Map的内容可以被当作一组key集合,一组value集合,或者一组key-value映射。Hashtable类  Hashtable继承Map接口,实现一个key-value映射的哈希表。任何非空(non-null)的对象都可作为key或者value。  添加数据使用put(key, value),取出数据使用get(key),这两个基本操作的时间开销为常数。Hashtable通过initial capacity和load factor两个参数调整性能。通常缺省的load factor 0.75较好地实现了时间和空间的均衡。增大load factor可以节省空间但相应的查找时间将增大,这会影响像get和put这样的操作。使用Hashtable的简单示例如下,将1,2,3放到Hashtable中,他们的key分别是”one”,”two”,”three”:    Hashtable numbers = new Hashtable();    numbers.put(“one”, new Integer(1));    numbers.put(“two”, new Integer(2));    numbers.put(“three”, new Integer(3));  要取出一个数,比如2,用相应的key:    Integer n = (Integer)numbers.get(“two”);    System.out.println(“two = ” + n);  由于作为key的对象将通过计算其散列函数来确定与之对应的value的位置,因此任何作为key的对象都必须实现hashCode和equals方法。hashCode和equals方法继承自根类Object,如果你用自定义的类当作key的话,要相当小心,按照散列函数的定义,如果两个对象相同,即obj1.equals(obj2)=true,则它们的hashCode必须相同,但如果两个对象不同,则它们的hashCode不一定不同,如果两个不同对象的hashCode相同,这种现象称为冲突,冲突会导致操作哈希表的时间开销增大,所以尽量定义好的hashCode()方法,能加快哈希表的操作。  如果相同的对象有不同的hashCode,对哈希表的操作会出现意想不到的结果(期待的get方法返回null),要避免这种问题,只需要牢记一条:要同时复写equals方法和hashCode方法,而不要只写其中一个。  Hashtable是同步的。HashMap类  HashMap和Hashtable类似,不同之处在于HashMap是非同步的,并且允许null,即null value和null key。,但是将HashMap视为Collection时(values()方法可返回Collection),其迭代子操作时间开销和HashMap的容量成比例。因此,如果迭代操作的性能相当重要的话,不要将HashMap的初始化容量设得过高,或者load factor过低。WeakHashMap类  WeakHashMap是一种改进的HashMap,它对key实行“弱引用”,如果一个key不再被外部所引用,那么该key可以被GC回收。总结  如果涉及到堆栈,队列等操作,应该考虑用List,对于需要快速插入,删除元素,应该使用LinkedList,如果需要快速随机访问元素,应该使用ArrayList。  如果程序在单线程环境中,或者访问仅仅在一个线程中进行,考虑非同步的类,其效率较高,如果多个线程可能同时操作一个类,应该使用同步的类。  要特别注意对哈希表的操作,作为key的对象要正确复写equals和hashCode方法。  尽量返回接口而非实际的类型,如返回List而非ArrayList,这样如果以后需要将ArrayList换成LinkedList时,客户端代码不用改变。这就是针对抽象编程。同步性Vector是同步的。这个类中的一些方法保证了Vector中的对象是线程安全的。而ArrayList则是异步的,因此ArrayList中的对象并不是线程安全的。因为同步的要求会影响执行的效率,所以如果你不需要线程安全的集合那么使用ArrayList是一个很好的选择,这样可以避免由于同步带来的不必要的性能开销。数据增长从内部实现机制来讲ArrayList和Vector都是使用数组(Array)来控制集合中的对象。当你向这两种类型中增加元素的时候,如果元素的数目超出了内部数组目前的长度它们都需要扩展内部数组的长度,Vector缺省情况下自动增长原来一倍的数组长度,ArrayList是原来的50%,所以最后你获得的这个集合所占的空间总是比你实际需要的要大。所以如果你要在集合中保存大量的数据那么使用Vector有一些优势,因为你可以通过设置集合的初始化大小来避免不必要的资源开销。使用模式在ArrayList和Vector中,从一个指定的位置(通过索引)查找数据或是在集合的末尾增加、移除一个元素所花费的时间是一样的,这个时间我们用O(1)表示。但是,如果在集合的其他位置增加或移除元素那么花费的时间会呈线形增长:O(n-i),其中n代表集合中元素的个数,i代表元素增加或移除元素的索引位置。为什么会这样呢?以为在进行上述操作的时候集合中第i和第i个元素之后的所有元素都要执行位移的操作。这一切意味着什么呢?这意味着,你只是查找特定位置的元素或只在集合的末端增加、移除元素,那么使用Vector或ArrayList都可以。如果是其他操作,你最好选择其他的集合操作类。比如,LinkList集合类在增加或移除集合中任何位置的元素所花费的时间都是一样的?O(1),但它在索引一个元素的使用缺比较慢-O(i),其中i是索引的位置.使用ArrayList也很容易,因为你可以简单的使用索引来代替创建iterator对象的操作。LinkList也会为每个插入的元素创建对象,所有你要明白它也会带来额外的开销。最后,在《Practical Java》一书中Peter Haggar建议使用一个简单的数组(Array)来代替Vector或ArrayList。尤其是对于执行效率要求高的程序更应如此。因为使用数组(Array)避免了同步、额外的方法调用和不必要的重新分配空间的操作。

wangccsy 2019-12-02 01:48:37 0 浏览量 回答数 0

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1.Python数据结构篇 数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python](Welcome to Problem Solving with Algorithms and Data Structures) [该网址链接可能会比较慢]时写下的阅读记录,当然,也结合了部分[算法导论](Introduction to Algorithms)中的内容,此外还有不少wikipedia上的内容,所以内容比较多,可能有点杂乱。这部分主要是介绍了如何使用Python实现常用的一些数据结构,例如堆栈、队列、二叉树等等,也有Python内置的数据结构性能的分析,同时还包括了搜索和排序(在算法设计篇中会有更加详细的介绍)的简单总结。每篇文章都有实现代码,内容比较多,简单算法一般是大致介绍下思想及算法流程,复杂的算法会给出各种图示和代码实现详细介绍。 **这一部分是下面算法设计篇的前篇,如果数据结构还不错的可以直接看算法设计篇,遇到问题可以回来看数据结构篇中的某个具体内容充电一下,我个人认为直接读算法设计篇比较好,因为大家时间也都比较宝贵,如果你会来读这些文章说明你肯定有一定基础了,后面的算法设计篇中更多的是思想,这里更多的是代码而已,嘿嘿。** (1)[搜索](Python Data Structures) 简述顺序查找和二分查找,详述Hash查找(hash函数的设计以及如何避免冲突) (2)[排序](Python Data Structures) 简述各种排序算法的思想以及它的图示和实现 (3)[数据结构](Python Data Structures) 简述Python内置数据结构的性能分析和实现常用的数据结构:栈、队列和二叉堆 (4)[树总结](Python Data Structures) 简述二叉树,详述二叉搜索树和AVL树的思想和实现 2.Python算法设计篇 算法设计篇主要是阅读[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)[**点击链接可进入Springer免费下载原书电子版**]之后写下的读书总结,原书大部分内容结合了经典书籍[算法导论](Introduction to Algorithms),内容更加细致深入,主要是介绍了各种常用的算法设计思想,以及如何使用Python高效巧妙地实现这些算法,这里有别于前面的数据结构篇,部分算法例如排序就不会详细介绍它的实现细节,而是侧重于它内在的算法思想。这部分使用了一些与数据结构有关的第三方模块,因为这篇的重点是算法的思想以及实现,所以并没有去重新实现每个数据结构,但是在介绍算法的同时会分析Python内置数据结构以及第三方数据结构模块的优缺点,也就意味着该篇比前面都要难不少,但是我想我的介绍应该还算简单明了,因为我用的都是比较朴实的语言,并没有像算法导论一样列出一堆性质和定理,主要是对着某个问题一步步思考然后算法就出来了,嘿嘿,除此之外,里面还有很多关于python开发的内容,精彩真的不容错过。 这里每篇文章都有实现代码,但是代码我一般都不会分析,更多地是分析算法思想,所以内容都比较多,即便如此也没有包括原书对应章节的所有内容,因为内容实在太丰富了,所以我只是选择经典的算法实例来介绍算法核心思想,除此之外,还有不少内容是原书没有的,部分是来自算法导论,部分是来自我自己的感悟,嘻嘻。该篇对于大神们来说是小菜,请一笑而过,对于菜鸟们来说可能有点难啃,所以最适合的是和我水平差不多的,对各个算法都有所了解但是理解还不算深刻的半桶水的程序猿,嘿嘿。 本篇的顺序按照原书[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)的章节来安排的(章节标题部分相同部分不同哟),为了节省时间以及保持原著的原滋原味,部分内容(一般是比较难以翻译和理解的内容)直接摘自原著英文内容。 **1.你也许觉得很多内容你都知道嘛,没有看的必要,其实如果是我的话我也会这么想,但是如果只是归纳一个算法有哪些步骤,那这个总结也就没有意义了,我觉得这个总结的亮点在于想办法说清楚一个算法是怎么想出来的,有哪些需要注意的,如何进行优化的等等,采用问答式的方式让读者和我一起来想出某个问题的解,每篇文章之后都还有一两道小题练手哟** **2.你也许还会说算法导论不是既权威又全面么,基本上每个算法都还有详细的证明呢,读算法导论岂不更好些,当然,你如果想读算法导论的话我不拦着你,读完了感觉自己整个人都不好了别怪小弟没有提醒你哟,嘻嘻嘻,左一个性质右一个定理实在不适合算法科普的啦,没有多少人能够坚持读完的。但是码农与蛇的故事内容不多哟,呵呵呵** **3.如果你细读本系列的话我保证你会有不少收获的,需要看算法导论哪个部分的地方我会给出提示的,嘿嘿。温馨提示,前面三节内容都是介绍基础知识,所以精彩内容从第4节开始哟,么么哒 O(∩_∩)O~** (1)[Python Algorithms - C1 Introduction](Python Algorithms) 本节主要是对原书中的内容做些简单介绍,说明算法的重要性以及各章节的内容概要。 (2)[Python Algorithms - C2 The basics](Python Algorithms) **本节主要介绍了三个内容:算法渐近运行时间的表示方法、六条算法性能评估的经验以及Python中树和图的实现方式。** (3)[Python Algorithms - C3 Counting 101](Python Algorithms) 原书主要介绍了一些基础数学,例如排列组合以及递归循环等,但是本节只重点介绍计算算法的运行时间的三种方法 (4)[Python Algorithms - C4 Induction and Recursion and Reduction](Python Algorithms) **本节主要介绍算法设计的三个核心知识:Induction(推导)、Recursion(递归)和Reduction(规约),这是原书的重点和难点部分** (5)[Python Algorithms - C5 Traversal](Python Algorithms) **本节主要介绍图的遍历算法BFS和DFS,以及对拓扑排序的另一种解法和寻找图的(强)连通分量的算法** (6)[Python Algorithms - C6 Divide and Combine and Conquer](Python Algorithms) **本节主要介绍分治法策略,提到了树形问题的平衡性以及基于分治策略的排序算法** (7)[Python Algorithms - C7 Greedy](Python Algorithms) **本节主要通过几个例子来介绍贪心策略,主要包括背包问题、哈夫曼编码和最小生成树等等** (8)[Python Algorithms - C8 Dynamic Programming](Python Algorithms) **本节主要结合一些经典的动规问题介绍动态规划的备忘录法和迭代法这两种实现方式,并对这两种方式进行对比** (9)[Python Algorithms - C9 Graphs](Python Algorithms)

寒凝雪 2019-12-02 01:22:23 0 浏览量 回答数 0

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Python数据结构篇 数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python](Welcome to Problem Solving with Algorithms and Data Structures) [该网址链接可能会比较慢]时写下的阅读记录,当然,也结合了部分[算法导论](Introduction to Algorithms) 中的内容,此外还有不少wikipedia上的内容,所以内容比较多,可能有点杂乱。这部分主要是介绍了如何使用Python实现常用的一些数据结构,例 如堆栈、队列、二叉树等等,也有Python内置的数据结构性能的分析,同时还包括了搜索和排序(在算法设计篇中会有更加详细的介绍)的简单总结。每篇文 章都有实现代码,内容比较多,简单算法一般是大致介绍下思想及算法流程,复杂的算法会给出各种图示和代码实现详细介绍。 **这一部分是下 面算法设计篇的前篇,如果数据结构还不错的可以直接看算法设计篇,遇到问题可以回来看数据结构篇中的某个具体内容充电一下,我个人认为直接读算法设计篇比 较好,因为大家时间也都比较宝贵,如果你会来读这些文章说明你肯定有一定基础了,后面的算法设计篇中更多的是思想,这里更多的是代码而已,嘿嘿。** (1)[搜索](Python Data Structures) 简述顺序查找和二分查找,详述Hash查找(hash函数的设计以及如何避免冲突) (2)[排序](Python Data Structures) 简述各种排序算法的思想以及它的图示和实现 (3)[数据结构](Python Data Structures) 简述Python内置数据结构的性能分析和实现常用的数据结构:栈、队列和二叉堆 (4)[树总结](Python Data Structures) 简述二叉树,详述二叉搜索树和AVL树的思想和实现 2.Python算法设计篇 算法设计篇主要是阅读[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)[**点击链接可进入Springer免费下载原书电子版**]之后写下的读书总结,原书大部分内容结合了经典书籍[算法导论](Introduction to Algorithms), 内容更加细致深入,主要是介绍了各种常用的算法设计思想,以及如何使用Python高效巧妙地实现这些算法,这里有别于前面的数据结构篇,部分算法例如排 序就不会详细介绍它的实现细节,而是侧重于它内在的算法思想。这部分使用了一些与数据结构有关的第三方模块,因为这篇的重点是算法的思想以及实现,所以并 没有去重新实现每个数据结构,但是在介绍算法的同时会分析Python内置数据结构以及第三方数据结构模块的优缺点,也就意味着该篇比前面都要难不少,但 是我想我的介绍应该还算简单明了,因为我用的都是比较朴实的语言,并没有像算法导论一样列出一堆性质和定理,主要是对着某个问题一步步思考然后算法就出来 了,嘿嘿,除此之外,里面还有很多关于python开发的内容,精彩真的不容错过。 这里每篇文章都有实现代码,但是代码我一般都不会分 析,更多地是分析算法思想,所以内容都比较多,即便如此也没有包括原书对应章节的所有内容,因为内容实在太丰富了,所以我只是选择经典的算法实例来介绍算 法核心思想,除此之外,还有不少内容是原书没有的,部分是来自算法导论,部分是来自我自己的感悟,嘻嘻。该篇对于大神们来说是小菜,请一笑而过,对于菜鸟 们来说可能有点难啃,所以最适合的是和我水平差不多的,对各个算法都有所了解但是理解还不算深刻的半桶水的程序猿,嘿嘿。 本篇的顺序按照原书[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)的章节来安排的(章节标题部分相同部分不同哟),为了节省时间以及保持原著的原滋原味,部分内容(一般是比较难以翻译和理解的内容)直接摘自原著英文内容。 **1. 你也许觉得很多内容你都知道嘛,没有看的必要,其实如果是我的话我也会这么想,但是如果只是归纳一个算法有哪些步骤,那这个总结也就没有意义了,我觉得这 个总结的亮点在于想办法说清楚一个算法是怎么想出来的,有哪些需要注意的,如何进行优化的等等,采用问答式的方式让读者和我一起来想出某个问题的解,每篇 文章之后都还有一两道小题练手哟** **2.你也许还会说算法导论不是既权威又全面么,基本上每个算法都还有详细的证明呢,读算法导论岂 不更好些,当然,你如果想读算法导论的话我不拦着你,读完了感觉自己整个人都不好了别怪小弟没有提醒你哟,嘻嘻嘻,左一个性质右一个定理实在不适合算法科 普的啦,没有多少人能够坚持读完的。但是码农与蛇的故事内容不多哟,呵呵呵** **3.如果你细读本系列的话我保证你会有不少收获的,需要看算法导论哪个部分的地方我会给出提示的,嘿嘿。温馨提示,前面三节内容都是介绍基础知识,所以精彩内容从第4节开始哟,么么哒 O(∩_∩)O~** (1)[Python Algorithms - C1 Introduction](Python Algorithms) 本节主要是对原书中的内容做些简单介绍,说明算法的重要性以及各章节的内容概要。 (2)[Python Algorithms - C2 The basics](Python Algorithms) **本节主要介绍了三个内容:算法渐近运行时间的表示方法、六条算法性能评估的经验以及Python中树和图的实现方式。** (3)[Python Algorithms - C3 Counting 101](Python Algorithms) 原书主要介绍了一些基础数学,例如排列组合以及递归循环等,但是本节只重点介绍计算算法的运行时间的三种方法 (4)[Python Algorithms - C4 Induction and Recursion and Reduction](Python Algorithms) **本节主要介绍算法设计的三个核心知识:Induction(推导)、Recursion(递归)和Reduction(规约),这是原书的重点和难点部分** (5)[Python Algorithms - C5 Traversal](Python Algorithms) **本节主要介绍图的遍历算法BFS和DFS,以及对拓扑排序的另一种解法和寻找图的(强)连通分量的算法** (6)[Python Algorithms - C6 Divide and Combine and Conquer](Python Algorithms) **本节主要介绍分治法策略,提到了树形问题的平衡性以及基于分治策略的排序算法** (7)[Python Algorithms - C7 Greedy](Python Algorithms) **本节主要通过几个例子来介绍贪心策略,主要包括背包问题、哈夫曼编码和最小生成树等等** (8)[Python Algorithms - C8 Dynamic Programming](Python Algorithms) **本节主要结合一些经典的动规问题介绍动态规划的备忘录法和迭代法这两种实现方式,并对这两种方式进行对比** (9)[Python Algorithms - C9 Graphs](Python Algorithms) https://www.zhihu.com/question/19889750/answer/27901020

青衫无名 2019-12-02 01:23:20 0 浏览量 回答数 0

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1.Python数据结构篇 数据结构篇主要是阅读[Problem Solving with Python](Welcome to Problem Solving with Algorithms and Data Structures) [该网址链接可能会比较慢]时写下的阅读记录,当然,也结合了部分[算法导论](Introduction to Algorithms)中的内容,此外还有不少wikipedia上的内容,所以内容比较多,可能有点杂乱。这部分主要是介绍了如何使用Python实现常用的一些数据结构,例如堆栈、队列、二叉树等等,也有Python内置的数据结构性能的分析,同时还包括了搜索和排序(在算法设计篇中会有更加详细的介绍)的简单总结。每篇文章都有实现代码,内容比较多,简单算法一般是大致介绍下思想及算法流程,复杂的算法会给出各种图示和代码实现详细介绍。 **这一部分是下面算法设计篇的前篇,如果数据结构还不错的可以直接看算法设计篇,遇到问题可以回来看数据结构篇中的某个具体内容充电一下,我个人认为直接读算法设计篇比较好,因为大家时间也都比较宝贵,如果你会来读这些文章说明你肯定有一定基础了,后面的算法设计篇中更多的是思想,这里更多的是代码而已,嘿嘿。** (1)[搜索](Python Data Structures) 简述顺序查找和二分查找,详述Hash查找(hash函数的设计以及如何避免冲突) (2)[排序](Python Data Structures) 简述各种排序算法的思想以及它的图示和实现 (3)[数据结构](Python Data Structures) 简述Python内置数据结构的性能分析和实现常用的数据结构:栈、队列和二叉堆 (4)[树总结](Python Data Structures) 简述二叉树,详述二叉搜索树和AVL树的思想和实现 2.Python算法设计篇 算法设计篇主要是阅读[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)[**点击链接可进入Springer免费下载原书电子版**]之后写下的读书总结,原书大部分内容结合了经典书籍[算法导论](Introduction to Algorithms),内容更加细致深入,主要是介绍了各种常用的算法设计思想,以及如何使用Python高效巧妙地实现这些算法,这里有别于前面的数据结构篇,部分算法例如排序就不会详细介绍它的实现细节,而是侧重于它内在的算法思想。这部分使用了一些与数据结构有关的第三方模块,因为这篇的重点是算法的思想以及实现,所以并没有去重新实现每个数据结构,但是在介绍算法的同时会分析Python内置数据结构以及第三方数据结构模块的优缺点,也就意味着该篇比前面都要难不少,但是我想我的介绍应该还算简单明了,因为我用的都是比较朴实的语言,并没有像算法导论一样列出一堆性质和定理,主要是对着某个问题一步步思考然后算法就出来了,嘿嘿,除此之外,里面还有很多关于python开发的内容,精彩真的不容错过。 这里每篇文章都有实现代码,但是代码我一般都不会分析,更多地是分析算法思想,所以内容都比较多,即便如此也没有包括原书对应章节的所有内容,因为内容实在太丰富了,所以我只是选择经典的算法实例来介绍算法核心思想,除此之外,还有不少内容是原书没有的,部分是来自算法导论,部分是来自我自己的感悟,嘻嘻。该篇对于大神们来说是小菜,请一笑而过,对于菜鸟们来说可能有点难啃,所以最适合的是和我水平差不多的,对各个算法都有所了解但是理解还不算深刻的半桶水的程序猿,嘿嘿。 本篇的顺序按照原书[Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language](Python Algorithms: Mastering Basic Algorithms in the Python Language)的章节来安排的(章节标题部分相同部分不同哟),为了节省时间以及保持原著的原滋原味,部分内容(一般是比较难以翻译和理解的内容)直接摘自原著英文内容。 **1.你也许觉得很多内容你都知道嘛,没有看的必要,其实如果是我的话我也会这么想,但是如果只是归纳一个算法有哪些步骤,那这个总结也就没有意义了,我觉得这个总结的亮点在于想办法说清楚一个算法是怎么想出来的,有哪些需要注意的,如何进行优化的等等,采用问答式的方式让读者和我一起来想出某个问题的解,每篇文章之后都还有一两道小题练手哟** **2.你也许还会说算法导论不是既权威又全面么,基本上每个算法都还有详细的证明呢,读算法导论岂不更好些,当然,你如果想读算法导论的话我不拦着你,读完了感觉自己整个人都不好了别怪小弟没有提醒你哟,嘻嘻嘻,左一个性质右一个定理实在不适合算法科普的啦,没有多少人能够坚持读完的。但是码农与蛇的故事内容不多哟,呵呵呵** **3.如果你细读本系列的话我保证你会有不少收获的,需要看算法导论哪个部分的地方我会给出提示的,嘿嘿。温馨提示,前面三节内容都是介绍基础知识,所以精彩内容从第4节开始哟,么么哒 O(∩_∩)O~** (1)[Python Algorithms - C1 Introduction](Python Algorithms) 本节主要是对原书中的内容做些简单介绍,说明算法的重要性以及各章节的内容概要。 (2)[Python Algorithms - C2 The basics](Python Algorithms) **本节主要介绍了三个内容:算法渐近运行时间的表示方法、六条算法性能评估的经验以及Python中树和图的实现方式。** (3)[Python Algorithms - C3 Counting 101](Python Algorithms) 原书主要介绍了一些基础数学,例如排列组合以及递归循环等,但是本节只重点介绍计算算法的运行时间的三种方法 (4)[Python Algorithms - C4 Induction and Recursion and Reduction](Python Algorithms) **本节主要介绍算法设计的三个核心知识:Induction(推导)、Recursion(递归)和Reduction(规约),这是原书的重点和难点部分** (5)[Python Algorithms - C5 Traversal](Python Algorithms) **本节主要介绍图的遍历算法BFS和DFS,以及对拓扑排序的另一种解法和寻找图的(强)连通分量的算法** (6)[Python Algorithms - C6 Divide and Combine and Conquer](Python Algorithms) **本节主要介绍分治法策略,提到了树形问题的平衡性以及基于分治策略的排序算法** (7)[Python Algorithms - C7 Greedy](Python Algorithms) **本节主要通过几个例子来介绍贪心策略,主要包括背包问题、哈夫曼编码和最小生成树等等** (8)[Python Algorithms - C8 Dynamic Programming](Python Algorithms) **本节主要结合一些经典的动规问题介绍动态规划的备忘录法和迭代法这两种实现方式,并对这两种方式进行对比** (9)[Python Algorithms - C9 Graphs](Python Algorithms) **本节主要介绍图算法中的各种最短路径算法,从不同的角度揭示它们的内核以及它们的异同**

一键天涯 2019-12-02 01:23:49 0 浏览量 回答数 0

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我们都知道虚拟机的内存划分了多个区域,并不是一张大饼。那么为什么要划分为多块区域呢,直接搞一块区域,所有用到内存的地方都往这块区域里扔不就行了,岂不痛快。是的,如果不进行区域划分,扔的时候确实痛快,可用的时候再去找怎么办呢,这就引入了第一个问题,分类管理,类似于衣柜,系统磁盘等等,为了方便查找,我们会进行分区分类。另外如果不进行分区,内存用尽了怎么办呢?这里就引入了内存划分的第二个原因,就是为了方便内存的回收。如果不分,回收内存需要全部内存扫描,那就慢死了,内存根据不同的使用功能分成不同的区域,那么内存回收也就可以根据每个区域的特定进行回收,比如像栈内存中的栈帧,随着方法的执行栈帧进栈,方法执行完毕就出栈了,而对于像堆内存的回收就需要使用经典的回收算法来进行回收了,所以看起来分类这么麻烦,其实是大有好处的。 提到虚拟机的内存结构,可能首先想起来的就是堆栈。对象分配到堆上,栈上用来分配对象的引用以及一些基本数据类型相关的值。但是·虚拟机的内存结构远比此要复杂的多。除了我们所认识的(还没有认识完全)的堆栈以外,还有程序计数器,本地方法栈和方法区。我们平时所说的栈内存,一般是指的栈内存中的局部变量表。 从图中可以看到有5大内存区域,按照是否被线程所共享可分为两部分,一部分是线程独占区域,包括Java栈,本地方法栈和程序计数器。还有一部分是被线程所共享的,包括方法区和堆。什么是线程共享和线程独占呢,非常好理解,我们知道每一个Java进行都会有多个线程同时运行,那么线程共享区的这片区域就是被所有线程一起使用的,不管有多少个线程,这片空间始终就这一个。而线程的独占区,是每个线程都有这么一份内存空间,每个线程的这片空间都是独有的,有多少个线程就有多少个这么个空间。上图的区域的大小并不代表实际内存区域的大小,实际运行过程中,内存区域的大小也是可以动态调整的。下面来具体说说每一个区域的主要功能。 程序计数器,我们在写代码的过程中,开发工具一般都会给我们标注行号方便查看和阅读代码。那么在程序在运行过程中也有一个类似的行号方便虚拟机的执行,就是程序计数器,在c语言中,我们知道会有一个goto语句,其实就是跳转到了指定的行,这个行号就是程序计数器。存储的就是程序下一条所执行的指令。这部分区域是线程所独享的区域,我们知道线程是一个顺序执行流,每个线程都有自己的执行顺序,如果所有线程共用一个程序计数器,那么程序执行肯定就会出乱子。为了保证每个线程的执行顺序,所以程序计数器是被单个线程所独显的。程序计数器这块内存区域是唯一一个在jvm规范中没有规定内存溢出的。 java虚拟机栈,java虚拟机栈是程序运行的动态区域,每个方法的执行都伴随着栈帧的入栈和出栈。 栈帧也叫过程活动记录,是编译器用来实现过程/函数调用的一种数据结构。栈帧中包括了局部变量表,操作数栈,方法返回地址以及额外的一些附加信息,在编译过程中,局部变量表的大小已经确定,操作数栈深度也已经确定,因此栈帧在运行的过程中需要分配多大的内存是固定的,不受运行时影响。对于没有逃逸的对象也会在栈上分配内存,对象的大小其实在运行时也是确定的,因此即使出现了栈上内存分配,也不会导致栈帧改变大小。 一个线程中,可能调用链会很长,很多方法都同时处于执行状态。对于执行引擎来讲,活动线程中,只有栈顶的栈帧是最有效的,称为当前栈帧,这个栈帧所关联的方法称为当前方法。执行引擎所运行的字节码指令仅对当前栈帧进行操作。Ft5rk58GfiJxcdcCzGeAt8fjkFPkMRdf 局部变量表:我们平时所说的栈内存一般就是指栈内存中的局部变量表。这里主要是存储变量所用。对于基本数据类型直接存储其值,对于引用数据类型则存储其地址。局部变量表的最小存储单位是Slot,每个Slot都能存放一个boolean、byte、char、short、int、float、reference或returnAddress类型的数据。 既然前面提到了数据类型,在此顺便说一下,一个Slot可以存放一个32位以内的数据类型,Java中占用32位以内的数据类型有boolean、byte、char、short、int、float、reference和returnAddress八种类型。前面六种不需要多解释,大家都认识,而后面的reference是对象的引用。虚拟机规范既没有说明它的长度,也没有明确指出这个引用应有怎样的结构,但是一般来说,虚拟机实现至少都应当能从此引用中直接或间接地查找到对象在Java堆中的起始地址索引和方法区中的对象类型数据。而returnAddress是为字节码指令jsr、jsr_w和ret服务的,它指向了一条字节码指令的地址。 对于64位的数据类型,虚拟机会以高位在前的方式为其分配两个连续的Slot空间。Java语言中明确规定的64位的数据类型只有long和double两种(reference类型则可能是32位也可能是64位)。值得一提的是,这里把long和double数据类型读写分割为两次32读写的做法类似。不过,由于局部变量表建立在线程的堆栈上,是线程私有的数据,无论读写两个连续的Slot是否是原子操作,都不会引起数据安全问题。 操作数栈是一个后入先出(Last In First Out, LIFO)栈。同局部变量表一样,操作数栈的最大深度也在编译的时候被写入到字节码文件中,关于字节码文件,后面我会具体的来描述。操作数栈的每一个元素可以是任意的Java数据类型,包括long和double。32位数据类型所占的栈容量为1,64位数据类型所占的栈容量为2。在方法执行的任何时候,操作数栈的深度都不会超过在max_stacks数据项中设定的最大值。 当一个方法刚刚开始执行的时候,这个方法的操作数栈是空的,在方法的执行过程中,会有各种字节码指令向操作数栈中写入和提取内容,也就是入栈出栈操作。例如,在做算术运算的时候是通过操作数栈来进行的,又或者在调用其他方法的时候是通过操作数栈来进行参数传递的。 举个例子,整数加法的字节码指令iadd在运行的时候要求操作数栈中最接近栈顶的两个元素已经存入了两个int型的数值,当执行这个指令时,会将这两个int值和并相加,然后将相加的结果入栈。 操作数栈中元素的数据类型必须与字节码指令的序列严格匹配,在编译程序代码的时候,编译器要严格保证这一点,在类校验阶段的数据流分析中还要再次验证这一点。再以上面的iadd指令为例,这个指令用于整型数加法,它在执行时,最接近栈顶的两个元素的数据类型必须为int型,不能出现一个long和一个float使用iadd命令相加的情况。 本地方法栈 与虚拟机栈所发挥的作用是非常相似的,其区别不过是虚拟机栈为虚拟机执行Java方法(也就是字节码)服务,而本地方法栈则是为虚拟机使用到的Native方法服务。虚拟机规范中对本地方法栈中的方法使用的语言、使用方式与数据结构并没有强制规定,因此具体的虚拟机可以自由实现它。甚至有的虚拟机(譬如Sun HotSpot虚拟机)直接就把本地方法栈和虚拟机栈合二为一。与虚拟机栈一样,本地方法栈区域也会抛出StackOverflowError和OutOfMemoryError异常。 方法区经常会被人称之为永久代,但这俩并不是一个概念。首先永久代的概念仅仅在HotSpot虚拟机中存在,不幸的是,在jdk8中,Hotspot去掉了永久代这一说法,使用了Native Memory,也就是Metaspace空间。那么方法区是干嘛的呢?我们可以这么理解,我们要运行Java代码,首先需要编译,然后才能运行。在运行的过程中,我们知道首先需要加载字节码文件。也就是说要把字节码文件加载到内存中。好了,问题就来了,字节码文件放到内存中的什么地方呢,就是方法区中。当然除了编译后的字节码之外,方法区中还会存放常量,静态变量以及及时编译器编译后的代码等数据。 堆,一般来讲堆内存是Java虚拟机中最大的一块内存区域,同方法区一样,是被所有线程所共享的区域。此区域所存在的唯一目的就存放对象的实例(对象实例并不一定全部在堆中创建)。堆内存是垃圾收集器主要光顾的区域,一般来讲根据使用的垃圾收集器的不同,堆中还会划分为一些区域,比如新生代和老年代。新生代还可以再划分为Eden,Survivor等区域。另外为了性能和安全性的角度,在堆中还会为线程划分单独的区域,称之为线程分配缓冲区。更细致的划分是为了让垃圾收集器能够更高效的工作,提高垃圾收集的效率。 如果想要了解更多的关于虚拟机的内容,可以观看录制的<深入理解Java虚拟机>这套视频教程。

zwt9000 2019-12-02 00:21:07 0 浏览量 回答数 0

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struct  Recordrecords[1000];是个临时变量,生命周期只在newRecords函数里。 为什么这样不行structRecord*records;record=(structRecord*)malloc(1000*sizeof(structRecord));然后将值写入addRecordToFile(structRecord*records);addRecordToFile(records);回复 @mobilefzb:我在程序的目的就是想创建1000个Record结构体,将控制台输入的值写入内存,并且将数组的地址返回给addRecorsToFile函数,将数据写入文件回复 @程序牛:可以看看堆栈的概念,你的数组其实是分配到栈空间上的。你要想有一个由你控制释放的内存空间要使用malloc/free分配到堆上去。可是我很奇怪为什么records[0]有值。现在C还有点不太熟,如果可以可以讲详细点。楼上正解,简单作法,把它定义为全局变量,就ok了做好动态申请malloc 你分配的是临时变量,返回来也没用的,所以下个函数一旦引用就报错了嗯,的确是定义成局部变量不妥。可是我还是很好奇为什么返回的指针能够引用数组的第一组数据呢? 定义为全局变量

爱吃鱼的程序员 2020-06-22 14:08:27 0 浏览量 回答数 0

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struct Record records[1000]; 是个临时变量,生命周期只在newRecords函数里。 ######为什么这样不行 struct Record *records; record=(struct Record*)malloc(1000*sizeof(struct Record)); 然后将值写入 addRecordToFile(struct Record *records); addRecordToFile(records);######回复 @mobilefzb : 我在程序的目的就是想创建1000个Record结构体,将控制台输入的值写入内存,并且将数组的地址返回给addRecorsToFile函数,将数据写入文件######回复 @程序牛 : 可以看看堆栈的概念,你的数组其实是分配到栈空间上的。你要想有一个由你控制释放的内存空间要使用malloc/free分配到堆上去。######可是我很奇怪为什么records[0]有值。 现在C还有点不太熟,如果可以可以讲详细点。######楼上正解,简单作法,把它定义为全局变量,就ok了######做好动态申请 malloc ######你分配的是临时变量,返回来也没用的,所以下个函数一旦引用就报错了######嗯,的确是定义成局部变量不妥。可是我还是很好奇为什么返回的指针能够引用数组的第一组数据呢?###### 定义为全局变量

爱吃鱼的程序员 2020-05-29 17:17:23 0 浏览量 回答数 0

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struct Record records[1000]; 是个临时变量,生命周期只在newRecords函数里。 ######为什么这样不行 struct Record *records; record=(struct Record*)malloc(1000*sizeof(struct Record)); 然后将值写入 addRecordToFile(struct Record *records); addRecordToFile(records);######回复 @mobilefzb : 我在程序的目的就是想创建1000个Record结构体,将控制台输入的值写入内存,并且将数组的地址返回给addRecorsToFile函数,将数据写入文件######回复 @程序牛 : 可以看看堆栈的概念,你的数组其实是分配到栈空间上的。你要想有一个由你控制释放的内存空间要使用malloc/free分配到堆上去。######可是我很奇怪为什么records[0]有值。 现在C还有点不太熟,如果可以可以讲详细点。######楼上正解,简单作法,把它定义为全局变量,就ok了######做好动态申请 malloc ######你分配的是临时变量,返回来也没用的,所以下个函数一旦引用就报错了######嗯,的确是定义成局部变量不妥。可是我还是很好奇为什么返回的指针能够引用数组的第一组数据呢?###### 定义为全局变量

爱吃鱼的程序员 2020-06-02 11:27:11 0 浏览量 回答数 0

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struct Record records[1000]; 是个临时变量,生命周期只在newRecords函数里。 ######为什么这样不行 struct Record *records; record=(struct Record*)malloc(1000*sizeof(struct Record)); 然后将值写入 addRecordToFile(struct Record *records); addRecordToFile(records);######回复 @mobilefzb : 我在程序的目的就是想创建1000个Record结构体,将控制台输入的值写入内存,并且将数组的地址返回给addRecorsToFile函数,将数据写入文件######回复 @程序牛 : 可以看看堆栈的概念,你的数组其实是分配到栈空间上的。你要想有一个由你控制释放的内存空间要使用malloc/free分配到堆上去。######可是我很奇怪为什么records[0]有值。 现在C还有点不太熟,如果可以可以讲详细点。######楼上正解,简单作法,把它定义为全局变量,就ok了######做好动态申请 malloc ######你分配的是临时变量,返回来也没用的,所以下个函数一旦引用就报错了######嗯,的确是定义成局部变量不妥。可是我还是很好奇为什么返回的指针能够引用数组的第一组数据呢?###### 定义为全局变量

优选2 2020-06-05 14:26:41 0 浏览量 回答数 0

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struct Record records[1000]; 是个临时变量,生命周期只在newRecords函数里。 ######为什么这样不行 struct Record *records; record=(struct Record*)malloc(1000*sizeof(struct Record)); 然后将值写入 addRecordToFile(struct Record *records); addRecordToFile(records);######回复 1 @mobilefzb : 我在程序的目的就是想创建1000个Record结构体,将控制台输入的值写入内存,并且将数组的地址返回给addRecorsToFile函数,将数据写入文件######回复 @程序牛 : 可以看看堆栈的概念,你的数组其实是分配到栈空间上的。你要想有一个由你控制释放的内存空间要使用malloc/free分配到堆上去。######可是我很奇怪为什么records[0]有值。 现在C还有点不太熟,如果可以可以讲详细点。######楼上正解,简单作法,把它定义为全局变量,就ok了######做好动态申请 malloc ######你分配的是临时变量,返回来也没用的,所以下个函数一旦引用就报错了######嗯,的确是定义成局部变量不妥。可是我还是很好奇为什么返回的指针能够引用数组的第一组数据呢?###### 定义为全局变量

爱吃鱼的程序员 2020-05-29 17:05:54 0 浏览量 回答数 0
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