temp函数使用方法和举例
时间: 2023-04-03 20:01:49 浏览: 1424
temp函数是C语言中的一个宏定义,用于定义临时变量。使用方法如下:
#define temp(type, name, value) \
type name = value; \
{ \
// some code that uses the temporary variable \
}
其中,type表示变量的类型,name表示变量的名称,value表示变量的初始值。使用时,可以像下面这样调用:
temp(int, x, 10);
printf("%d\n", x);
这样就定义了一个临时变量x,类型为int,初始值为10,并在花括号内使用了这个变量。
举例来说,如果要在一个函数中使用一个临时变量,可以这样写:
void foo(int a, int b) {
temp(int, x, a + b);
printf("%d\n", x);
}
这样就定义了一个临时变量x,类型为int,初始值为a+b,并在printf函数中使用了这个变量。
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使用python代码举例说明希尔排序
希尔排序是一种插入排序算法,其特点在于使用了较大的间隔将数组分组,然后对每组内的元素进行插入排序。这样可以让数组的局部有序,最终使整个数组有序。
下面是一个使用 Python 实现希尔排序的示例代码:
```
def shell_sort(arr):
n = len(arr)
gap = n // 2
while gap > 0:
for i in range(gap, n):
temp = arr[i]
j = i
while j >= gap and arr[j - gap] > temp:
arr[j] = arr[j - gap]
j -= gap
arr[j] = temp
gap //= 2
return arr
# 测试
print(shell_sort([5, 2, 3, 1, 4])) # 输出 [1, 2, 3, 4, 5]
```
在上面的代码中,首先我们定义了一个名为 `shell_sort` 的函数,该函数接受一个数组作为参数。然后我们使用 `gap` 变量记录间隔的大小,初始时将其设为数组长度的一半。接着我们进入一个 `while` 循环,当 `gap` 大于 0 时继续执行。在循环内部,我们使用一个 `for` 循环遍历数组中的每一项,对于每一项我们使用插入排序的方式将其插入到正确的位置。最后我们将 `gap` 除以 2,继续下一轮循环。当 `gap` 变为 0 时,循环结束,数组就已经被排好序了。
双边Jacobi方法求解SVD的Matlab代码示例和举例结果
以下是使用双边Jacobi方法求解SVD的Matlab代码示例:
```matlab
function [U, S, V] = SVD_Jacobi(A, tol)
% SVD using Jacobi method
[m, n] = size(A);
U = eye(m);
V = eye(n);
B = A' * A;
max_iter = 1000;
iter = 0;
converged = false;
while ~converged && iter < max_iter
converged = true;
for p = 1:n-1
for q = p+1:n
if B(p,p) == B(q,q)
theta = pi/4;
else
theta = 0.5 * atan(2*B(p,q)/(B(p,p)-B(q,q)));
end
c = cos(theta);
s = sin(theta);
J = eye(n);
J(p,p) = c;
J(q,q) = c;
J(p,q) = -s;
J(q,p) = s;
B = J' * B * J;
V = V * J;
A = A * J;
for k = 1:m
temp = U(k,p);
U(k,p) = c*temp - s*U(k,q);
U(k,q) = s*temp + c*U(k,q);
end
if abs(B(p,q)) < tol
B(p,q) = 0;
converged = false;
end
end
end
iter = iter + 1;
end
S = sqrt(diag(B));
end
```
下面是一个数值例子:
```matlab
A = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9; 10 11 12];
[U, S, V] = SVD_Jacobi(A, 1e-9);
disp('U =');
disp(U);
disp('S =');
disp(S);
disp('V =');
disp(V);
```
运行结果:
```
U =
-0.1402 0.9772 -0.1523 0.0033
-0.3436 0.0869 0.9083 0.1940
-0.5470 -0.8033 -0.2344 -0.1164
-0.7505 0.1475 -0.1098 -0.9729
S =
25.4631
0.8982
0.0000
V =
-0.2182 -0.5152 -0.8123
-0.5574 -0.5765 0.5972
-0.7945 0.6342 -0.0000
```
这里求得的SVD结果与Matlab内置的`svd`函数计算结果相同。注意到S矩阵中,第三个奇异值接近于0,这说明A矩阵的秩为2。