


Verfügt C über eine integrierte Big Number-Bibliothek und welche Alternativen gibt es?
Auf der Suche nach einer großen Zahlenbibliothek in C
Bei der Programmierung stellt sich häufig die Herausforderung, mit extrem großen Zahlen umzugehen, die möglicherweise 100 Stellen erreichen können Projekte. Java bietet mit seiner BigInteger-Klasse eine Lösung. Für C bleibt jedoch die Frage bestehen: Existiert eine ähnliche Funktion?
Implementierung der Standardbibliothek
Nach unserem Kenntnisstand stellt die C-Standardbibliothek keine dedizierten Daten bereit Typ für die Verarbeitung großer Ganzzahlen.
Nicht-Standard-Bibliotheksoptionen
Zum Glück gibt es das sind nicht standardmäßige C-Bibliotheken, die diese spezifische Anforderung erfüllen. Eine solche Option ist die GNU Multiple Precision Arithmetic Library (GMP).
Die Kraft von GMP
GMP ist eine umfassende Bibliothek, die die Fähigkeiten von C für Präzisionsarithmetikoperationen erweitert. Es verfügt außerdem über eine praktische C-Klasse-Schnittstelle für den Zugriff auf seine Funktionen. Für den Umgang mit großen Ganzzahlen ist die Klasse mpz_class besonders relevant.
Einfache Demonstration
Um die Verwendung von GMP in C zu veranschaulichen, betrachten Sie den folgenden Codeausschnitt:
#include <gmp.h> int main() { mpz_class a, b, c; a = 1234; b = "-5678"; c = a + b; std::cout <p>In diesem Beispiel erstellen wir drei mpz_class-Objekte und führen einfache Operationen wie Additions- und Absolutwertberechnungen durch. Die Ausgabe des Programms wäre:</p> <pre class="brush:php;toolbar:false">sum is -4444 absolute value is 4444
Zusätzliche Ressourcen
Weitere Informationen zu GMP finden Sie unter den folgenden Links:
- [GMP-Website](http://gmplib.org/)
- [C-Schnittstelle Allgemein](http://gmplib.org/manual/C -Interface-General.html)
Durch die Verwendung von GMP oder anderen ähnlichen nicht standardmäßigen Bibliotheken können C-Entwickler nahtlos mit großen Ganzzahlen arbeiten, Wir befähigen sie, ein breiteres Spektrum an Programmierherausforderungen anzugehen.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVerfügt C über eine integrierte Big Number-Bibliothek und welche Alternativen gibt es?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Sie können die Bibliotheken TinyXML, PugixML oder LIBXML2 verwenden, um XML -Daten in C. 1) XML -Dateien zu verarbeiten: Verwenden Sie DOM- oder SAX -Methoden, DOM ist für kleine Dateien geeignet und SAX ist für große Dateien geeignet. 2) XML -Datei generieren: Konvertieren Sie die Datenstruktur in das XML -Format und schreiben Sie in die Datei. In diesen Schritten können XML -Daten effektiv verwaltet und manipuliert werden.

Die Arbeit mit XML -Datenstrukturen in C kann die Bibliothek mit TinyXML oder Pugixml verwenden. 1) Verwenden Sie die PugixML -Bibliothek, um XML -Dateien zu analysieren und zu generieren. 2) Behandeln Sie komplexe verschachtelte XML -Elemente wie Buchinformationen. 3) Optimieren Sie den XML -Verarbeitungscode und es wird empfohlen, effiziente Bibliotheken und Streaming -Parsen zu verwenden. In diesen Schritten können XML -Daten effizient verarbeitet werden.

C dominiert immer noch die Leistungsoptimierung, da die Leistungsverwaltung und die effizienten Ausführungsfunktionen auf niedrigem Level für Spielentwicklung, Finanztransaktionssysteme und eingebettete Systeme unverzichtbar machen. Insbesondere manifestiert es sich als: 1) In der Spieleentwicklung machen Cs Memory Management und effiziente Ausführungsfunktionen von C die bevorzugte Sprache für die Entwicklung der Spiele-Engine. 2) In Finanztransaktionssystemen gewährleisten die Leistungsvorteile von C eine extrem geringe Latenz und einen hohen Durchsatz. 3) In eingebetteten Systemen machen Cs niedrigem Speichermanagement und effiziente Ausführungsfunktionen es in ressourcenbeschränkten Umgebungen sehr beliebt.

Die Auswahl des C XML -Frameworks sollte auf Projektanforderungen basieren. 1) TinyXML ist für ressourcenbezogene Umgebungen geeignet, 2) Pugixml ist für Hochleistungsanforderungen geeignet, 3) Xerces-C unterstützt eine komplexe XMLSchema-Überprüfung, Leistung, Benutzerfreundlichkeit und Lizenzen müssen bei der Auswahl berücksichtigt werden.

C# eignet sich für Projekte, die Entwicklungseffizienz und Type -Sicherheit erfordern, während C für Projekte geeignet ist, die eine hohe Leistung und Hardwarekontrolle erfordern. 1) C# bietet Müllsammlung und LINQ, geeignet für Unternehmensanwendungen und Windows -Entwicklung. 2) C ist bekannt für seine hohe Leistung und die zugrunde liegende Kontrolle und wird häufig bei der Programmierung von Spielen und Systemen verwendet.

C -Codeoptimierung kann durch die folgenden Strategien erreicht werden: 1. Verwalten Sie den Speicher für die Optimierung manuell; 2. Schreiben Sie Code, der den Compiler -Optimierungsregeln entspricht; 3. Wählen Sie geeignete Algorithmen und Datenstrukturen aus; 4. Verwenden Sie Inline -Funktionen, um den Call Overhead zu reduzieren. 5. Template Metaprogrammierung anwenden, um zur Kompilierungszeit zu optimieren. 6. Vermeiden Sie unnötiges Kopieren, verwenden Sie bewegliche Semantik- und Referenzparameter. 7. Verwenden Sie const korrekt, um die Compiler -Optimierung zu unterstützen. 8. Wählen Sie geeignete Datenstrukturen wie std :: vector aus.

Das volatile Schlüsselwort in C wird verwendet, um den Compiler darüber zu informieren, dass der Wert der Variablen außerhalb der Codekontrolle geändert werden kann und daher nicht optimiert werden kann. 1) Es wird häufig zum Lesen von Variablen verwendet, die durch Hardware- oder Interrupt -Dienstprogramme wie Sensorstatus geändert werden können. 2) Flüchtige kann Multi-Thread-Sicherheit nicht garantieren und sollte Mutex-Schlösser oder Atomoperationen verwenden. 3) Die Verwendung von volatilen kann zu geringfügigen Leistung führen, um die Programmkorrektheit zu gewährleisten.

Durch die Messung der Thread -Leistung in C kann Timing -Tools, Leistungsanalyse -Tools und benutzerdefinierte Timer in der Standardbibliothek verwendet werden. 1. Verwenden Sie die Bibliothek, um die Ausführungszeit zu messen. 2. Verwenden Sie GPROF für die Leistungsanalyse. Zu den Schritten gehört das Hinzufügen der -PG -Option während der Kompilierung, das Ausführen des Programms, um eine Gmon.out -Datei zu generieren, und das Generieren eines Leistungsberichts. 3. Verwenden Sie das Callgrind -Modul von Valgrind, um eine detailliertere Analyse durchzuführen. Zu den Schritten gehört das Ausführen des Programms zum Generieren der Callgrind.out -Datei und das Anzeigen der Ergebnisse mit KCACHEGRIND. 4. Benutzerdefinierte Timer können die Ausführungszeit eines bestimmten Codesegments flexibel messen. Diese Methoden helfen dabei, die Thread -Leistung vollständig zu verstehen und den Code zu optimieren.


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