int **matrix = (int **)malloc(n * sizeof(int *));

时间: 2024-06-22 18:02:16 浏览: 256
这个C语言代码片段是用于动态分配一个多维数组(矩阵)的内存。这里,`int **matrix` 是一个指向指针的指针,表示一个可以存储整型数组地址的数组。`malloc` 函数被用来分配 n 个 `int *` 的大小,也就是 n 乘以每个 `int *` 占用的字节数(通常 sizeof(int *)),因为每个元素是一个指向整数的指针。 1. `n * sizeof(int *)`:这是计算总内存需求的关键部分,`n` 是矩阵的行数,`sizeof(int *)` 表示单个指针所占的字节数。 2. `(int **)`:这里的双星号表示这是一个二维指针,可以存储一个数组的地址,而不是直接的整数值。
相关问题

int** matrix = malloc(sizeof(int*) * n); *returnSize = n; *returnColumnSizes = malloc(sizeof(int) * n);

### C语言动态分配二维数组内存并设置 `returnSize` 和 `returnColumnSizes` 在C语言中处理动态分配的二维数组时,特别是针对LeetCode平台上的问题,正确管理 `returnSize` 和 `returnColumnSizes` 是至关重要的。下面展示了一个完整的例子,说明如何实现这一点。 #### 动态分配二维数组 为了创建一个具有指定行数和列数的二维数组,可以采用如下方法: ```c #include <stdlib.h> // 定义函数用于分配r行c列的二维数组,并初始化returnSize和returnColumnSizes int **allocateMatrix(int rows, int cols, int *returnSize, int **returnColumnSizes) { // 分配存储每行列指针的空间 int **matrix = (int **)malloc(sizeof(int *) * rows); // 初始化returnColumnSizes以记录每一行的长度 *returnColumnSizes = (int *)malloc(sizeof(int) * rows); // 设置返回矩阵的实际行数 *returnSize = rows; for (int i = 0; i < rows; ++i) { matrix[i] = (int *)malloc(sizeof(int) * cols); // 为每一行分配空间 (*returnColumnSizes)[i] = cols; // 记录当前行有多少列 } return matrix; } ``` 这段代码展示了如何通过给定参数来构建所需的二维数组结构[^2]。这里的关键在于不仅需要为整个二维数组分配足够的空间,还需要适当配置 `returnSize` 和 `returnColumnSizes` 参数以便于后续操作。 #### 使用示例 假设要创建一个3×4(三行四列)的整型二维数组,则调用方式如下所示: ```c int main() { int row_count = 3; int col_count = 4; int *size_ptr; int **col_sizes_ptr; // 调用函数获取新分配的二维数组及其辅助变量 int **array = allocateMatrix(row_count, col_count, &size_ptr, &col_sizes_ptr); // 此处可对array进行读写操作... free(col_sizes_ptr); // 清理column sizes占用的资源 for (int i = 0; i < size_ptr; ++i){ free(array[i]); // 解放各行所占有的内存 } free(size_ptr); // 解放row count使用的内存 free(array); // 最终释放最外层指针表 return 0; } ``` 此程序片段进一步解释了如何利用之前定义的功能完成实际的任务——即建立一个新的二维数组实例,并确保当不再需要这些数据时能够妥善清理它们所占据的系统资源[^1]。

int** a = (int**)malloc(n*sizeof(int*));什么意思

### 动态分配二维数组 在 C 和 C++ 中,可以使用 `malloc` 或者 `new` 来动态分配多维数组。对于二维数组而言,通常有两种常见的方式来进行指针声明和初始化。 #### 方法一:通过指针数组实现 这种方式下,创建一个指向每一行首地址的一级指针数组,再分别为每行申请所需的空间: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main() { int rows = 3; int cols = 4; // 创建指向整型的指针数组 int **array = (int **)malloc(rows * sizeof(int *)); for (int i = 0; i < rows; ++i) { array[i] = (int *)malloc(cols * sizeof(int)); // 初始化数据 for (int j = 0; j < cols; ++j) { array[i][j] = i * cols + j; } } // 使用完毕后记得释放内存 for (int i = 0; i < rows; ++i) free(array[i]); free(array); return 0; } ``` 这种方法的优点在于直观易懂,缺点是每次访问元素时会有两次间接寻址操作,并且需要额外处理好多个独立分配出来的子数组的回收工作[^1]。 #### 方法二:连续存储方式 另一种更高效的方法是一次性为整个二维数组分配一块连续的大块内存区域,然后模拟成二维结构来访问这些数据: ```cpp #include <iostream> using namespace std; int main(){ const unsigned row_count=3,col_count=4; // 单次分配足够的空间容纳所有的元素 int* matrix=(int*)malloc(row_count*col_count*sizeof(int)); // 填充矩阵中的值 for(unsigned r=0;r<row_count;++r){ for(unsigned c=0;c<col_count;++c){ *(matrix+r*col_count+c)=static_cast<int>(r)*col_count+static_cast<int>(c); } } // 输出验证 cout << "Matrix content:" << endl; for(unsigned r=0;r<row_count;++r){ for(unsigned c=0;c<col_count;++c){ cout<<*(matrix+r*col_count+c)<<'\t'; } cout<<endl; } // 清理资源 free(matrix); return 0; } ``` 此方法只需要一次 `free()` 调用来完成全部清理工作;而且由于所有元素都存放在一片连续区域内,所以性能上也更加优越[^2]。 当涉及到复杂对象而非简单基本类型时,则可能需要用到 placement new 进行原位构造,就像例子中展示那样。
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#include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; struct Matrix{ int m, n; int **val; Matrix(){} Matrix(int m_, int n_){ m = m_; n = n_; this->val = (int**)malloc(sizeof(int*)*m); for(int i=0;i<m;i++){ this->val[i] = (int*)malloc(sizeof(int)*n); } } void in(){ for(int i=0;i<m;i++){ for(int j=0;j<n;j++){ scanf("%d", &this->val[i][j]); } } } void out(){ for(int i=0;i<m;i++){ printf("%d", this->val[i][0]); for(int j=1;j<n;j++){ printf(" %d", this->val[i][j]); } printf("\n"); } } int Determinant_1 (){ // 请在这里补充代码,完成本关任务 /********* Begin *********/ /********* End *********/ } int Determinant_2 (){ // 请在这里补充代码,完成本关任务 /********* Begin *********/ /********* End *********/ } int Determinant_3 (){ // 请在这里补充代码,完成本关任务 /********* Begin *********/ /********* End *********/ } int Inverse_Number(int n, int arr[]){ // 请在这里补充代码,完成本关任务 /********* Begin *********/ /********* End *********/ } int Determinant_n (){ // 请在这里补充代码,完成本关任务 /********* Begin *********/ /********* End *********/ } int Determinant (){ if(this->n==1){ return Determinant_1(); }else if(this->n==2){ return Determinant_2(); }else if(this->n==3){ return Determinant_3(); }else { return Determinant_n(); } } }; int main(int argc, const char * argv[]) { int n; scanf("%d", &n); Matrix A(n,n); A.in(); int det = A.Determinant(); printf("Det(A)=%d\n", det); return 0;}将这串代码补全

请从cache、函数调用开销、编译等方面优化下面的串行程序,测试每个优化措施的效果。用Linux环境,编译器不限(gcc,icc等都可以)。 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <math.h> #define M 1500 #define NM 2000 #define N 2500 void generate_matrix(double *A, long m, long n) { long i, j; for (i=0; i<m; i++) for (j=0; j<n; j++) { A[i*n + j] = rand()/(RAND_MAX+1.0); //0 - 1 A[i*n + j] = 2*A[i*n + j] - 1; //-1 - +1 } } double handle_data(double data) { return sqrt(fabs(data)); } void handle_matrix(double *A, double *B, double *C, long m, long nm, long n) { long i, j, k; double s; for (i=0; i<m; i++) { for (j=0; j<n; j++) { s = 0; for (k=0; k<nm; k++) s += A[i*nm + k] * B[k*n + j]; C[i*n + j] = handle_data(s); } } } double sum_matrix(double *A, long m, long n) { long i, j; double s = 0; for (i=0; i<m; i++) for (j=0; j<n; j++) s += A[i*n + j]; return s; } int main() { double *A = (double *)malloc(M * NM * sizeof(double)); double *B = (double *)malloc(NM * N * sizeof(double)); double *C = (double *)malloc(M * N * sizeof(double)); generate_matrix(A, M, NM); generate_matrix(B, NM, N); struct timeval begin_time, end_time; double run_time_ms; gettimeofday(&begin_time); handle_matrix(A, B, C, M, NM, N); gettimeofday(&end_time); run_time_ms = (end_time.tv_sec - begin_time.tv_sec)*1000 + (end_time.tv_usec - begin_time.tv_usec)*1.0/1000; printf("run_time = %lfms\n", run_time_ms); printf("Sum = %.4f\n", sum_matrix(C, M, N)); free(A); free(B); free(C); return 0; }

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