可以给我看一个C语言使用这两个函数的实际代码案例吗

时间: 2024-01-21 20:16:10 浏览: 21
当然可以,以下是一个简单的使用 `malloc()` 和 `free()` 函数的 C 语言代码示例: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main() { int *ptr; int n, i; printf("请输入要分配的整数个数: "); scanf("%d", &n); // 动态分配内存 ptr = (int*) malloc(n * sizeof(int)); // 分配内存失败 if(ptr == NULL) { printf("内存分配失败!\n"); exit(0); } // 输入分配的整数 printf("请输入 %d 个整数:\n", n); for(i = 0; i < n; i++) { scanf("%d", ptr + i); } // 输出分配的整数 printf("您刚才输入的整数是:\n"); for(i = 0; i < n; i++) { printf("%d ", *(ptr + i)); } // 释放内存 free(ptr); ptr = NULL; return 0; } ``` 上述代码演示了如何使用 `malloc()` 函数动态分配内存,并使用 `free()` 函数释放内存。
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帮我写一个关于c语言函数套用的例子

假设我们需要编写一个函数,将两个整数相加并返回结果。我们可以定义一个名为add的函数,并将两个整数作为输入参数。函数的代码如下: ```c int add(int a, int b) { int sum = a + b; return sum; } ``` 现在,我们可以在程序的任何地方调用这个函数,并传递两个整数作为参数。例如: ```c int result = add(5, 7); printf("The sum is %d\n", result); ``` 此代码将输出"The sum is 12",因为 add 函数将 5 和 7 相加并返回结果 12。在此示例中,我们使用了一个简单的函数来处理某些任务,并且可以在需要时通过调用该函数来重用代码。这是函数套用的实际案例。

C语言字符串函数的功能,并给出案例分析

C语言字符串函数是用来处理字符串的函数,包括字符串的复制、连接、比较等操作。以下是几个常用的字符串函数及其功能: 1. strcpy(): 字符串复制函数,将一个字符串复制到另一个字符串中。 例子: ``` #include <stdio.h> #include <string.h> int main() { char str1[50] = "Hello"; char str2[50]; strcpy(str2, str1); printf("Copied string: %s\n", str2); return 0; } ``` 输出结果为: ``` Copied string: Hello ``` 2. strcat(): 字符串连接函数,将一个字符串连接到另一个字符串的末尾。 例子: ``` #include <stdio.h> #include <string.h> int main() { char str1[50] = "Hello"; char str2[50] = "World"; strcat(str1, str2); printf("Concatenated string: %s\n", str1); return 0; } ``` 输出结果为: ``` Concatenated string: HelloWorld ``` 3. strcmp(): 字符串比较函数,比较两个字符串是否相等。如果相等则返回0,否则返回非0值。 例子: ``` #include <stdio.h> #include <string.h> int main() { char str1[50] = "Hello"; char str2[50] = "Hello"; int result = strcmp(str1, str2); if (result == 0) { printf("Strings are equal\n"); } else { printf("Strings are not equal\n"); } return 0; } ``` 输出结果为: ``` Strings are equal ```

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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