基于Web的C语言教学支持系统的研究

提出了一种基于WEB的C语言教学支持系统.该系统基于.NET平台,并通过客户端脚本与经典的C语言编译器无缝交互功能.利用B/S开发模式中数据交互通道实现了程序的逻辑功能性检测;结合面向对象的工程化设计思想和尝试性的语法语义分析模式对C程序进行语法检错判断.文章还结合工程应用方法分析了系统错误处理的重要性,对出现的各类错...     

C程序常见错误分析

通过简单语句或程序段对C程序中一些常见错误进行例举并给出对应的编译信息。依据C语言语法格式和编程规则,对这些错误进行较为详细的分析,并且对产生错误的原因进行归纳分类。程序中常见错误的类型归纳有助于错误的识别和避免,将会大大提高编程效率和程序的准确程度。     

K-近邻估计协同系数的协同模糊C均值算法

针对现有协同模糊C均值算法（CFC）的协同系数不能充分描述数据子集间协同关系的问题,提出K-近邻估计协同系数的协同模糊C均值算法[(βK-CFC)]。用模糊C均值算法（FCM）求出各数据子集的隶属度和聚类中心;其次设定近邻数,求出子集在各聚类中心处的密度,形成密度矩阵;根据密度矩阵的相关性设定变化的协同系数;最后用变化的协同系数进行协同聚类。实验证明K-近邻估计协同系数的协同模糊C均值算法[(βK-CFC)]能够充分描述数据子集间的协同关系,聚类性能较好。     

C程序控制流程模型的提取技术与实现

控制流图描述了函数执行时可能采取的执行路径。绝大多数静态分析工具都在抽象语法树之上生成控制流图并据此对程序的运行行为进行分析。在模型检测过程中,提取正确的控制流图是构建系统模型的关键。在分析C程序的抽象语法树和控制结构的基础上,设计并实现了程序控制流图提取的算法,并分析了算法的正确性。基于提取的控制流程,可对C程序的某些性质进行模型检验。     

C语言基本算法举例

C语言语法规则较多,非计算机专业的学生在学习C语言的初期,对C语言的语法不熟悉,又对C语言的基本算法不了解,往往不会编写程序或编写的程序不符合逻辑。对C语言程序设计的基本算法举例分析,以期对初学的学生有所帮助。     

C语言程序设计语法知识体系结构总结

本文就C语言程序设计知识体系结构进行深入的分析与归纳,提出C语言程序设计的语法方面的知识体系结构。首先,讨论知识体系结构中各概念的定义;其次,分别给出C语言的语法知识体系和程序设计的语法知识体系。为设计C语言程序设计题库提供理论基础。     

C程序常见错误分析

通过简单语句或程序段对C程序中一些常见错误进行例举并给出对应的编译信息。依据C语言语法格式和编程规则，对这些错误进行较为详细的分析，并且对产生错误的原因进行归纳分类。程序中常见错误的类型归纳有助于错误的识别和避免，将会大大提高编程效率和程序的准确程度。     

数据挖掘技术在程序设计课程教学中的应用

本文介绍了在程序设计课程教学中教师如何对学生程序作业进行数据挖掘的一种方法。这种方法即将学生源程序文件分解为语法元素数据,对语法元素数据和成绩进行分析和统计,帮助教师发现导致学生程序错误的主要因素,从而调整教学内容和方式。     

多重中断C程序中数据竞争及原子性检测

在多重中断C程序中,中断嵌套可能会导致一些非期望的交叠执行,从而造成错误的程序执行结果。典型的问题是共享变量引起的数据竞争破坏了程序的原子性。针对此类问题,对多重中断C程序的运行时语义进行建模,根据共享变量的访问给出了一种原子性的定义,提出了相应的数据竞争及原子性检测方法,并采用函数摘要技术缩减静态分析过程中所需遍历的程序状态。最后,设计并实现了一个数据竞争及原子性检测原型工具MIDAC(multiple interruption C program data race and atomicity checker),实验结果表明,该工具能够针对一定规模的实际程序得到很好的检测效果。     

基于JavaCC的C代码自动并行化的设计与实现

针对当前大量遗产代码无法重复利用的问题,设计一种新的编译工具将C的串行代码转换为基于MPI+OpenMP的混合并行编程代码,降低了并行编程的开发成本。首先,通过对JavaCC的优化,实现一种可以解析C语言的词法和语法分析器,进行源代码分析并生成抽象语法树;其次,根据语法树对源代码进行控制依赖性和数据依赖性分析,产生可并行化的语句块分区;再次,按照提出的并行代码生成方法得到目标代码;最后,基于Visual Studio 2010构建目标代码仿真验证环境。实验结果表明,该工具可以较为理想地实现串行代码自动并行化,与手工编写的代码在加速比上的误差为8.2%~18.4%。     

基于决策树C4.5集成算法的图像自动标注

集成学习逐渐成为机器学习的研究热点。针对决策树C4.5集成算法中基分类器多样性差的问题,提出了修正矩阵Correction Matrix –C4.5(CMC4.5)集成学习算法,并将其应用于图像自动标注。算法首先对特征子集进行多样性处理,然后通过构造修正矩阵依次得到基分类器C4.5全新训练数据集,实现训练数据集之间的多样性和属性特征完整性,完成集成算法。对比实验表明,CMC4.5集成学习方法大大提高了分类准确率。将CMC4.5集成学习与图像标注相结合,实现了基于CMC4.5的图像自动标注。     

程序分析解题技巧C语言

C语言程序分析题型主要考查学生对C语言的各种语句语法的结构和功能的掌握程度．以及阅读和分析C语言源程序的能力。该题型一般有两种．一种写出程序的运行的结果，另一种是写出程序的功能。在一般的考试中，前者较为常见。对于写出程序的运行结果，只要按源程序的清单顺序，逐条理解每条命     

C程序词法和语法查错分析

本文从C程序查错的词法错误、语法错误、语义错误和逻辑错误四个角度出发,重点对词法查错和语法查错原理进行了探究,并分别用易于口语交流的自然语言表示法、易于书面语表达的形式化表示法和利于人机交流的语法图表示法进行了分析.     

快速模糊C均值聚类彩色图像分割方法

模糊C均值(FCM)聚类用于彩色图像分割具有简单直观、易于实现的特点，但存在聚类性能受中心点初始化影响且计算量大等问题，为此，提出了一种快速模糊聚类方法(FFCM)。这种方法利用分层减法聚类把图像数据分成一定数量的色彩相近的子集，一方面，子集中心用于初始化聚类中心点；另一方面，利用子集中心点和分布密度进行模糊聚类，由于聚类样本数量显著减少以及分层减法聚类计算量小，故可以大幅提高模糊C均值算法的计算速度，进而可以利用聚类有效性分析指标快速确定聚类数目。实验表明，这种方法不需事先确定聚类数目并且在优化聚类性能不变的前提下，可以使模糊聚类的速度得到明显提高，实现彩色图像的快速分割。     

C/C++编译系统内存分配分类比较探究

通过C/C++程序编译系统中内存分配的分类比较,以及相关实验程序分析,探讨了程序数据存储在不同内存区域的特点及可能存在的问题,给出了解决相关问题的方法。正确理解不同内存区域特点,特别是堆区与字符常量区的性质,是提高程序效率与减少内存占用,以及避免在C/C++程序设计中可能出现的不可预见错误的关键。     

基于静态检测的C++内存泄漏分析

C++是一种非常流行的计算机编程语言,在使用的过程中容易出现内存泄漏问题,而该问题往往难以识别。给出了一种对C++内存泄漏问题进行分析的方法,该方法得到C++源代码的抽象语法树,从抽象语法树中提取程序控制流图,然后将类的构造函数、普通成员函数以及析构函数的程序控制流图相互连接形成新的程序控制流图,并设计算法对控制流图进行检测。最后通过一些内存泄漏的典型实例进行测试,实验表明本方法有效。     

C语言中常见错误的探析

C语言是一种比较通用的程序设计语言,但由于C语言书写比较灵活,语法限制不严,对初学者来说容易出错,因此对在C语言学习过程中常见的错误进行探析。     

C程序变量错误检测技术的设计与实现

C语言自其出现以来便以其优秀的特性被广泛应用于程序开发中,如今C语言程序在各大领域依然发挥着重要的作用,尤其在一些重要的部门领域如航空航天、医疗、银行等部门提供着系统支持,相应的在软件安全和系统稳定上有更高的要求。本文主要针对C语言程序中常见的变量异常检测进行研究,以现有开源软件位基础实现编译器前端对C语言源程序进行词法语法解析,并实现基于C语言源代码插桩检测程序变量使用异常的实验,对"变量使用前未赋初值"、"变量值溢出"等变量使用错误错误实现检测和反馈。     

一种静态检测C++异常安全的方法

异常作为C++语言的错误处理机制,为C++程序设计提供了很多便利。恰当使用异常可以提高程序的健壮性,但不当使用会导致程序运行效率降低,甚至使程序崩溃。文章通过分析异常在C++程序中的各种表现形式,对异常安全漏洞进行了分类,在此基础上构建异常安全规则,采用过程间自下而上收集传递信息和过程内语法制导翻译相结合的方法,实现了C++异常安全的静态检查。     

一种快速的模糊C均值聚类彩色图像分割方法

FCM用于彩色图像分割存在聚类数目需要事先确定、计算速度慢的问题,为此,提出一种快速的模糊C均值聚类方法（FFCM）。首先,对原始彩色图像进行基于梯度图的分水岭变换,从而把原始彩色图像数据分成一些具有色彩一致性的子集;然后,利用这些子集的大小和中心点进行模糊聚类。由于FFCM聚类样本数量显著减小,因此可以大幅提高模糊C均值聚类算法的计算速度,进而可以采用聚类有效性指标确定聚类数目。实验表明,这种方法不需要事先确定聚类数目,在聚类有效性能不变的前提下,可以使模糊聚类的速度得到明显提高,实现了彩色图像的快速分割。