C语言中的指针

指针是C语言的精华部分,也是C语言学习的重点和难点,正确而灵活地应用指针是学习C语言中最重要的环节,也是掌握C语言的一个标志。本文从指针的概念、运算、误用以及与数组和函数的关系五个方面对C语言指针进行了分析和探讨。     

深析C语言中的指针

指针是C语言的精华部分,也是C语言学习的重点和难点,正确而灵活地应用指针是学习C语言中最重要的环节,也是我们掌握C语言的一个标志。该文从指针的概念、运算、初始化以及与数组和函数的关系五个方面对C语言指针进行了分析和探讨。     

浅谈C语言指针的理解

指针是C语言的精华部分,学习好指针是学习C语言中最重要的环节,能否正确理解和使用指针是我们是否掌握C语言的一个标志,同时,指针也是C语言中最为困难的一部分.本文就指针部分内容的理解做些探讨.     

C语言中的指针

C语言是一门基础的程序设计语言,在程序设计教学中占有重要的地位。在C语言中,较难理解的就是指针。本文试图通过论述指针的定义、分类、运算以及三种特殊的用途,让大家能较清晰的认识指针的本质。可以预见的是只有深入的掌握的了指针才能真正的掌握了C语言。通过深入的应用指针,C语言必定能够应用于更广泛领域。     

谈谈C语言中的指针

指针是C语言的最显著的特征,也是C语言的最“危险”的特征。由于指针非常重要,因指针导致的错误又较隐蔽,所以指针就成为了C语言中的重点和难点。本文将从五个角度来讨论指针。     

理解和使用C语言指针应注意的几个问题

C语言是使用最广泛的程序设计语言之一，但就其学习难度来说，也是比较大的，其中的指针既是C语言的重点，又是C语言的难点，能做到通俗、全面、准确地讲述C语言指针概念的书籍较为少见，因此，初学者对C语言指针的理解往往显得模糊。本文根据作者在C语言教学和使用方面的多年经验，讨论了一般教科书中讲解不够清楚或不够准确的几个问题，希望对读者进～步用好C语言指针有所帮助。互指针就是地址理解C语言指针的基础就是牢固树立指针就是地址的概念。具体的说，指针常量就是地址常量，指针变量就是地址变量。先来看指针常量：（）若i是…     

浅谈C程序中指针参数如何传递内存

指针是C语言的重点,同时又是C语言的难点。很多初学者学习时感到茫然,主要是因为没有抓住指针特殊性这一关键问题。文章根据作者自身对指针的理解和体会,主要讨论了指针参数如何传递内存,使C语言学习者对指针参数的使用方法有新的理解。     

C语言指针教学探究

指针是C语言程序设计教学中的重点和难点,也学习数据结构和操作系统等课程的基础.论文对C语言指针教学中遇到的问题进行了详细分析,提出了相应的改进措施和方法.C语言程序设计和数据结构的教学实践表明,教学效果良好,增强了学生对指针的理解和提高了学生在C语言编程实践中灵活运用指针解决实际问题的能力.     

C语言中的指针浅谈

c语言是一门基础的程序设计语言,在程序设计教学中占有重要的地位。在C语言中,较难理解的就是指针。本文试图通过论述指针的定义、分类、运算以及3中特殊的用途,让大家能较清晰的认识指针的本质。可以预见的是只有深入的掌握的了指针才能真正的掌握了C语言。通过深入的应用指针,C语言必定能够应用于更广泛领域。     

C语言指针的应用

指针是C语言的灵魂,是C语言的精华和重要特色,理解指针的概念应从计算机存储系统硬件结构入手。它是C语言学习的重点和难点,也是学好C语言的关键,针对学生在学习指针过程中遇到的困难及使用指针过程中出现的常见错误,该文从指针的定义、指针的基本操作、指针与其他数据类型的关系等方面对指针做详细分析,以助学习者更好的理解与记忆。     

几种三层小波提升方案及其在图像压缩中的应用

1 引言小波理论在图像压缩中已有成功的应用。在小波压缩系统中,有两个因素是至关重要的:一是小波滤波器,二是压缩编码算法。随着小波变换进入JPEG2000,与小波变换相配套的零树编码算法写进MPEG-4,小波理论在图像压缩中也占有越来越重要的地位。基于提升算法的第二代小波变换也日益受到研究者的广泛关注。与第一代小波变换相比,提升算法具有快速、高效的优点,并且提升滤波器的设计可直接在空域中完成。第一代小波变换可通过因数分解转换为提升方案,例如著名的Cohen和     

多体系统动力学的常用积分器算法

本文将以单步法中的广义 α族积分器和多步法中的BDF族积分器为主要讨论对象,详细介绍大型多体系统动力学软件中常见类型的积分器的算法细节.每族积分器都给出了不止一套计算公式,而且其对应求解微分代数方程组(DAE)的index可以为1、2或者3.除此以外,本文还着重介绍了微分代数方程组的误差估计、变阶变步长策略等关键技术;并讨论了大型DAE问题求解过程中的初始条件分析、Jacobian矩阵复用等重要环节的算法实现;对于BDF积分器族,文中还详细描述了高阶格式的非绝对稳定性、速度变量的误差估计等瓶颈问题的解决方案.全文以多体系统动力学软件的积分器程序实现为目标,强调在满足给定精度的条件下,如何提高计算效率和保证仿真运行的鲁棒性.另外,本文也简要介绍了在某些应用场合中有很大潜力的显式积分器族.通过分析和比较,文中还将指出各种算法的优缺点以及可能的改进方向,希望能够为研究人员和程序开发者提供一定的参考.由于篇幅限制,本文只列出了几个标准的算例比较,作为文中内容的补充;并给出了几种积分器性能比较的一般性结论.文中几乎所有方法都经由作者程序实现、测试和比较,并且相关算法的实现细节也都已尽量列出,可以很容易地编程实现并应用到实际问题的求解中去.     

基于Horn逻辑扩展模型的安全协议反例的自动构造

根据安全协议的Horn逻辑扩展模型和相应的安全协议验证方法,提出了自动构造不满足安全性质的安全协议反例的求解策略,并给出了重要定理的证明,设计了一系列自动构造协议攻击的构造算法,并在基于函数式编程语言Objective Caml开发的安全协议验证工具SPVT中实现了这些算法,给出了主要算法的优化方法,详细分析了主要算法的时间复杂度,从理论上证明了算法是线性时间算法.最后,用SPVT对一些典型的安全协议进行了验证,得到了不安全协议的反例,并对反例进行了分析.得到的反例非常方便于阅读,与Alice-Bob标记非常接近,从而使任何领域的专家都可以用这种形式化的方法检查安全协议是否存在真实的反例.     

元计算环境中任务调度的深入分析

文章主要对元计算环境中任务调度进行了深入分析与研究。先概述了元计算系统对于科学领域的贡献,分析了元计算环境的特点;然后对元计算环境中的调度算法进行了分类说明,并对几种典型的调度算法行了具体的分析,评价了其特点与不足之处;最后分析了新兴的元计算环境—校园级元计算环境面临的挑战,借鉴各种调度算法,提出了与之相适应的任务调度策略,对其可行性进行了分析,并简要概括了其创新性。     

网络控制系统研究综述与前景展望

介绍了网络化控制系统（networked control system, NCS）出现的背景，综述了NCS面临的基本问题和现状，整理了近年来NCS分析与综合方面的研究成果和最新进展．描述了NCS的模型、特点、时延、丢包、稳定性、网络调度等内容，归纳了现有的研究方法．对TrueTime和NS2等仿真工具做了比较详细的阐述．最后，论述了NCS研究中尚待解决的问题，展望了网络控制系统未来的发展前景．     

基于遥感与GIS的农村居民点景观特征比较

以河北省阜平县、武邑县 ,福建省清流县、惠安县作为研究区 ,利用 2 0 0 0年 TM遥感图像 ,通过解译、判读得到景观结构矢量图 ,然后利用景观生态学数量方法分析了研究区农村居民点景观特征的差异及空间分布格局。研究表明 ,研究区农村居民点规模较小 ,平原地区平均面积不到 2 0 hm2 ,山区农村居民点平均面积低于 10 hm2。农村居民点距离较近 ,山区农村居民点平均距离小于 2 .5 km,平原地区农村居民点距离小于 0 .4 hm。农村居民点规模小 ,分布零散 ,适应于农业经济的发展。为了节约居民点用地 ,应采取加快城镇及中心村发展的方针 ,促进农村居民点布局的优化     

酶传感器的应用

酶传感器是电化学生物传感器中研究最早、应用最广的一类传感器,也是近年来生物传感器研究的热点。简要介绍了酶传感器的发展历程,着重介绍酶传感器在食品工业、环境监测、生物医学、军事领域等方面的应用,并对酶传感器的发展进行了展望。     

电子商务安全协议的逻辑验证

作者在以前所做的工作中,已对电子商务安全(secure electronic transactions,简称SET)中抽取的片段进行了证明,也对SET中可能存在的问题进行了初步探讨.该文在此基础上,对SET的整个业务流程进行了严格的逻辑验证,通过形式化逻辑方法的验证,发现了SET协议中存在的一些问题,并对如何解决这些问题进行了初步的探讨.     

Continuous attractors of a class of neural networks with a large number of neurons

A class of simplified background neural networks model with a large number of neurons is proposed. Continuous attractors of the simplified model are studied in this paper. It contains: (1) When the background inputs are set to zero and the excitatory connections are in Gaussian shape, continuous attractors of the new network are obtained under some condition. (2) When the background inputs are nonzero and the excitatory connections are still in Gaussian shape, continuous attractors are achieved under some appropriately selected condition. (3) Discussions and examples are used to illustrate the theories developed.