WINDOWS NT 32位C ++ 程序 ，void *p=malloc(100) ,sizeof(p)是多大

在 Windows NT 32位平台上，void * 指针的大小为 4 字节（byte），即 sizeof(void *) = 4。这是因为在32位系统中，内存地址的长度为32位，即4个字节，而 void * 指针变量存储的是内存地址，因此其大小也为4字节。在你的示例中，指针变量 p 指向动态分配的 100 字节内存空间的起始地址，而 sizeof(p) 实际上是求指针变量 p 的大小，而非其指向的内存空间大小。

相关问题

解释 这段代码nt main() { int n; scanf("%d", &n); int *a = (int *)malloc(sizeof(int) * n); int *b = (int *)malloc(sizeof(int) * n); for (int i = 0; i < n; i++) { scanf("%d", &a[i]); } for (int i = 0; i < n; i++) { scanf("%d", &b[i]); }

这段代码的功能是读取用户输入的整数，其中：

- 第一行输入一个整数n，表示接下来要输入的两个数组的长度。
- 第二行输入n个整数，存储到动态分配的数组a中。
- 第三行输入n个整数，存储到动态分配的数组b中。

具体解释如下：

1. `int n;`

定义一个整型变量n，用来存储接下来要输入的数组长度。

2. `scanf("%d", &n);`

读取用户输入的一个整数，存储到n变量中。

3. `int *a = (int *)malloc(sizeof(int) * n);`

使用malloc函数动态分配大小为n个整数的内存空间，并将其赋值给指针变量a。这里使用了强制类型转换(int *)，将返回的void指针转换为int指针。

4. `int *b = (int *)malloc(sizeof(int) * n);`

同上，为数组b分配内存空间。

5. `for (int i = 0; i < n; i++) { scanf("%d", &a[i]); }`

使用for循环，读取n个整数并存储到数组a中。其中，使用&符号获取数组a中每个元素的地址，以便scanf函数可以将用户输入的数值存储到正确的数组位置。

6. `for (int i = 0; i < n; i++) { scanf("%d", &b[i]); }`

同上，将n个整数读取并存储到数组b中。

注意，由于使用了动态内存分配，需要在最后释放分配的内存空间，避免内存泄漏。可以使用free()函数来释放a和b数组占用的内存空间，例如：

free(a);
free(b);

偏格式无模型自适应算法的c程序

偏格式无模型自适应算法是一种用于求解偏微分方程的数值方法，它适用于具有非线性和时变性的偏微分方程。相比于传统的有限差分或有限元方法，偏格式无模型自适应算法具有更高的精度和更好的自适应性。

下面给出一个使用C语言编写的偏格式无模型自适应算法的简单示例：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

// 定义偏微分方程的参数
#define PI 3.1415926
#define NX 100   // 空间网格点数
#define NT 1000  // 时间网格点数
#define DX 0.01  // 空间步长
#define DT 0.001 // 时间步长

// 初始化初始条件
void initialize(double* u) {
    for (int i = 0; i < NX; i++) {
        double x = i * DX;
        u[i] = sin(2 * PI * x);
    }
}

// 求解偏微分方程
void solve(double* u) {
    double* next_u = (double*)malloc(NX * sizeof(double));

    for (int t = 1; t <= NT; t++) {
        for (int i = 1; i < NX - 1; i++) {
            next_u[i] = u[i] + DT * (u[i - 1] - 2 * u[i] + u[i + 1]) / (DX * DX);
        }
        
        // 更新解
        for (int i = 1; i < NX - 1; i++) {
            u[i] = next_u[i];
        }
    }

    free(next_u);
}

int main() {
    double* u = (double*)malloc(NX * sizeof(double));

    initialize(u);
    solve(u);

    // 输出结果
    for (int i = 0; i < NX; i++) {
        printf("%f ", u[i]);
    }

    free(u);

    return 0;
}

在上述代码中，我们首先定义了偏微分方程的一些参数，包括空间和时间分辨率以及方程相关系数等。然后，我们通过initialize函数初始化初始条件。接下来，通过solve函数使用偏格式无模型自适应算法求解偏微分方程。最后，我们输出结果并释放内存。

该算法的主要思想是通过有限差分近似偏微分方程中的导数项，然后迭代求解离散化的方程。通过不断迭代更新解，最终得到方程的数值解。

需要注意的是，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体的偏微分方程和边界条件进行一些修改。