Hallo zusammen!
Ich werde eine Blog -Serie starten, die sich auf Datenstrukturen und Algorithmen (DSA) konzentriert. Der Tutorial -Inhalt basiert auf meinem Studium und meiner Erfahrung.
Ich werde diese Tutorials in C schreiben und einleitende Tutorials für Anfänger in C vorstellen
Obwohl DSA in Sprachen wie C, Java oder Python implementiert werden kann,
Aber ich habe mich entschieden, C.
Dies ist eine einfache Einführung. Machen Sie sich also keine Sorgen, dass Sie sie nicht verstehen können. Der Follow-up-Artikel erläutert sich im Detail.
Dies ist nur eine Vorschau unseres Diskussionsthemas.
C -Sprachanfänger werden empfohlen, zuerst die Grundlagen der C -Sprache zu lernen. Wenn Sie mit Java vertraut sind, ist es noch besser.
Mein Blog zielt darauf ab, allen gleichzeitig C und DSA zu lernen.
Originaldatenstruktur
Rohdatenstrukturen sind die grundlegendsten Datentypen in Programmiersprachen. Gemeinsame Rohdatenstrukturen umfassen:
- INT: Zeigt eine Ganzzahl ohne Bruchteil an. Zum Beispiel: -1, 0, 4
- Float, doppelt: steht eine reelle Zahl mit einem Dezimalteil. Zum Beispiel: 3.14, -0.001, 2.71828
- Zeichen (char): repräsentiert ein einzelnes Zeichen, das normalerweise in einzelnen Zitaten eingeschlossen ist. Zum Beispiel: 'a', 'z', '9', '#'
- Boolescher Wert (BOOL): stellt einen wahren oder falschen Wert dar, dh wahr oder falsch. Wird für bedingte Aussagen und Schleifen verwendet.
- String: Repräsentiert eine Folge von Zeichen, die normalerweise zum Speichern von Text verwendet wird und in doppelten Zitaten eingeschlossen ist. Zum Beispiel: "Hallo, Welt!", "Python", "12345"
<code class="language-c ">#include <iostream> using namespace std; int main() { // Integer int age = 25; cout </iostream></code>
Nicht-Original-Datenstruktur
Eine nicht primitive Datenstruktur, die auch als zusammengesetzte Datenstruktur oder benutzerdefinierte Datenstruktur bezeichnet wird, ist komplexer als die ursprüngliche Datenstruktur. Sie werden aus Rohdatenstrukturen kombiniert, um komplexere Datensammlungen zu speichern und zu verwalten.
- Array: Eine geordnete Sammlung von Elementen desselben Typs, die an kontinuierlichen Speicherorten gespeichert sind.
- Linked List: Eine Sammlung von Elementen, jedes Element, das auf das nächste Element zeigt, was eine dynamische Speicherzuweisung ermöglicht.
- Stack: Eine lineare Datenstruktur, die dem Prinzip von Last in First Out (LIFO) folgt. Zum Beispiel: Ein Haufen Geschirr, der nur von oben hinzugefügt oder entfernt werden kann.
- Warteschlange: Eine lineare Datenstruktur, die dem First-In-First-Out-Prinzip (FIFO) folgt. Zum Beispiel: Warten Sie in der Schlange, und die erste Person, die kommt, wird zuerst dienen.
- Baum: Eine hierarchische Datenstruktur mit Wurzelknoten und untergeordneten Knoten, die hierarchische Beziehungen darstellen. Zum Beispiel: Binärbaum, binärer Suchbaum.
- Abbildung: Eine Sammlung, die aus Knoten (Scheitelpunkten) und Kanten zur Darstellung von Netzwerkbeziehungen besteht. Zum Beispiel: Social Networks, Computernetzwerke.
- Hash-Tabelle: Die Datenstruktur, die Schlüsselwertpaare speichert und eine Hash-Funktion verwendet, um den Speicherort zu berechnen.
<code class="language-c ">// ... (code examples for non-primitive data structures would go here)</code>
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDSA Day Einführung. 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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