在 C/C 中切换非整数常量
使用非 POD(普通旧数据)常量时,有必要在不同的代码路径之间进行选择基于常数的值。然而,传统的 switch 语句只接受整数值。这对在非整数常量之间进行选择提出了挑战。
传统方法:嵌套 if 语句
处理此问题的一个简单方法是使用一系列嵌套 if语句,例如:
if( str == "foo" ) ... else if( str == "bar" ) ... else ...
虽然这很简单,但对于大量案例,因为它具有 O(n) 复杂度,其中“n”是案例数量。
高级技术
为了获得更好的效率,需要更先进的技术可以采用技术。一种方法涉及使用映射等数据结构将字符串表示为整数,然后使用标准 switch 语句。然而,这会带来额外的编码复杂性。
编译时魔法:宏和模板魔法
一种独特的方法是使用宏和模板魔法来生成展开的二进制文件编译时搜索。像 fastmatch.h 这样的库可以提供一个干净的语法来定义大小写匹配:
NEWMATCH MATCH("asd") some c++ code MATCH("bqr") ... the buffer for the match is in _buf MATCH("zzz") ... user.YOURSTUFF /*ELSE optional */ ENDMATCH(xy_match)
这会生成一个像 xy_match(char *&_buf, T &user) 这样可以轻松调用的函数。
C 11 更新:Lambda 和初始化器列表
在 C 11 中,lambda 和初始化列表提供了一种更简洁的解决方案:
Switch("ger", { {"asdf", []{ printf("0\n"); }}, {"bde", []{ printf("1\n"); }}, {"ger", []{ printf("2\n"); }} }, [](const char *a, const char *b) { return strcmp(a, b) <p>这种方法对大小写匹配的排序列表使用二分搜索,提供高效的 O( log n) 复杂度。</p><p><strong>编译时Trie</strong></p><p>作为进一步的进步,可以利用编译时尝试来处理未排序的案例分支。此方法使用高级 C 11 元编程在编译时生成搜索特里树。每个 trie 节点都包含一个 switch 语句来优化代码生成。</p><p>可以在 GitHub 上找到实现:smilethax/cttrie。</p>
以上是如何高效处理 C/C Switch 语句中的非整数常量?的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

在C 中使用XML是因为它提供了结构化数据的便捷方式,尤其在配置文件、数据存储和网络通信中不可或缺。1)选择合适的库,如TinyXML、pugixml、RapidXML,根据项目需求决定。2)了解XML解析和生成的两种方式:DOM适合频繁访问和修改,SAX适用于大文件或流数据。3)优化性能时,TinyXML适合小文件,pugixml在内存和速度上表现好,RapidXML处理大文件优异。

C#和C 的主要区别在于内存管理、多态性实现和性能优化。1)C#使用垃圾回收器自动管理内存,C 则需要手动管理。2)C#通过接口和虚方法实现多态性,C 使用虚函数和纯虚函数。3)C#的性能优化依赖于结构体和并行编程,C 则通过内联函数和多线程实现。

C 中解析XML数据可以使用DOM和SAX方法。1)DOM解析将XML加载到内存,适合小文件,但可能占用大量内存。2)SAX解析基于事件驱动,适用于大文件,但无法随机访问。选择合适的方法并优化代码可提高效率。

C 在游戏开发、嵌入式系统、金融交易和科学计算等领域中的应用广泛,原因在于其高性能和灵活性。1)在游戏开发中,C 用于高效图形渲染和实时计算。2)嵌入式系统中,C 的内存管理和硬件控制能力使其成为首选。3)金融交易领域,C 的高性能满足实时计算需求。4)科学计算中,C 的高效算法实现和数据处理能力得到充分体现。

C 没有死,反而在许多关键领域蓬勃发展:1)游戏开发,2)系统编程,3)高性能计算,4)浏览器和网络应用,C 依然是主流选择,展现了其强大的生命力和应用场景。

C#和C 的主要区别在于语法、内存管理和性能:1)C#语法现代,支持lambda和LINQ,C 保留C特性并支持模板。2)C#自动内存管理,C 需要手动管理。3)C 性能优于C#,但C#性能也在优化中。

在C 中处理XML数据可以使用TinyXML、Pugixml或libxml2库。1)解析XML文件:使用DOM或SAX方法,DOM适合小文件,SAX适合大文件。2)生成XML文件:将数据结构转换为XML格式并写入文件。通过这些步骤,可以有效地管理和操作XML数据。

在C 中处理XML数据结构可以使用TinyXML或pugixml库。1)使用pugixml库解析和生成XML文件。2)处理复杂的嵌套XML元素,如书籍信息。3)优化XML处理代码,建议使用高效库和流式解析。通过这些步骤,可以高效处理XML数据。


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