int *ret = ⌖解释

时间: 2023-06-16 16:05:14 浏览: 50
这段代码定义了一个指针变量 `ret`,并将其初始化为指向 `target` 变量的地址。这意味着,通过 `ret` 指针可以访问和修改 `target` 变量的值。 具体来说,`&` 运算符可以获取 `target` 变量的地址,即内存中的一个整数值。这个整数值可以赋值给指针变量 `ret`,使得 `ret` 指向 `target` 变量所在的内存地址。 需要注意的是,由于 `ret` 是一个指向整数的指针,所以可以通过 `*ret` 来访问和修改 `target` 变量的值,即 `*ret = 123;` 可以将 `target` 的值修改为 123。
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请详细解释下下面的代码int* twoSum(int* nums, int numsSize, int target, int* returnSize) { for (int i = 0; i < numsSize; ++i) { for (int j = i + 1; j < numsSize; ++j) { if (nums[i] + nums[j] == target) { int* ret = malloc(sizeo

f(int) * twoSum(int* nums, int numsSize, int target, int* returnSize) { for (int i = 0; i < numsSize; ++i) { for (int j = i + 1; j < numsSize; ++j) { if (nums[i] + nums[j] == target) { int* ret = malloc(sizeof(int) * 2); ret[0] = i; ret[1] = j; *returnSize = 2; return ret; } } } *returnSize = 0; return NULL; } 这段代码是一个 C 语言函数 `twoSum`,它接受一个整型数组 `nums`、数组大小 `numsSize`、目标值 `target` 和一个指向整数的指针 `returnSize`。该函数的目标是找到数组中两个元素的和等于目标值的索引,并返回这两个索引。 函数使用了两个嵌套的循环来遍历数组中的每一个元素组合。在每一次循环中,它检查当前元素和后续元素的和是否等于目标值。如果相等,则动态分配一个大小为 2 的整型数组,将找到的两个索引存储在其中,并将 `returnSize` 设置为 2,表示找到了结果。最后,它返回这个数组。 如果循环结束后仍未找到符合条件的元素组合,则将 `returnSize` 设置为 0,并返回空指针。 需要注意的是,调用函数后,需要手动释放返回的整型数组,以防止内存泄漏。

if (nums[i] + nums[j] == target) { int* ret = malloc(sizeof(int) * 2); ret[0] = i, ret[1] = j; *returnSize = 2; return ret; }

这段代码是一个条件判断语句,如果 `nums[i] nums[j]` 的结果于 `target`,执行相应的操作。 这个条件满足情况下,代码动分配了一个大小为2个int类型大小的内存空间,并将其地址赋值给指针变ret。然后,将量i和j的分别赋给ret[0]和ret[1],即将i和j的索引值存储到了动态分配的内存空间中。 接下来,通过修改指针变量 `returnSize` 指向的值为2,来指示返回的数组的大小。 最后,将指针变量ret返回给调用者,以便获取存储索引值的数组。请注意,调用者需要负责在不再使用这段内存空间时使用free函数释放它。

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解释代码:int post_process(int8_t* input0, int8_t* input1, int8_t* input2, int model_in_h, int model_in_w, float conf_threshold, float nms_threshold, float scale_w, float scale_h, std::vector<int32_t>& qnt_zps, std::vector<float>& qnt_scales, detect_result_group_t* group) { static int init = -1; if (init == -1) { int ret = 0; ret = loadLabelName(LABEL_NALE_TXT_PATH, labels); if (ret < 0) { return -1; } init = 0; } memset(group, 0, sizeof(detect_result_group_t)); std::vector<float> filterBoxes; std::vector<float> objProbs; std::vector<int> classId; // stride 8 int stride0 = 8; int grid_h0 = model_in_h / stride0; int grid_w0 = model_in_w / stride0; int validCount0 = 0; validCount0 = process(input0, (int*)anchor0, grid_h0, grid_w0, model_in_h, model_in_w, stride0, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[0], qnt_scales[0]); // stride 16 int stride1 = 16; int grid_h1 = model_in_h / stride1; int grid_w1 = model_in_w / stride1; int validCount1 = 0; validCount1 = process(input1, (int*)anchor1, grid_h1, grid_w1, model_in_h, model_in_w, stride1, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[1], qnt_scales[1]); // stride 32 int stride2 = 32; int grid_h2 = model_in_h / stride2; int grid_w2 = model_in_w / stride2; int validCount2 = 0; validCount2 = process(input2, (int*)anchor2, grid_h2, grid_w2, model_in_h, model_in_w, stride2, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[2], qnt_scales[2]); int validCount = validCount0 + validCount1 + validCount2; // no object detect if (validCount <= 0) { return 0; } std::vector<int> indexArray; for (int i = 0; i < validCount; ++i) { indexArray.push_back(i); } quick_sort_indice_inverse(objProbs, 0, validCount - 1, indexArray); std::set<int> class_set(std::begin(classId), std::end(classId)); for (auto c : class_set) { nms(validCount, filterBoxes, classId, indexArray, c, nms_threshold); } int last_count = 0; group->count = 0; /* box valid detect target */ for (int i = 0; i < validCount; ++i) { if (indexArray[i] == -1 || last_count >= OBJ_NUMB_MAX_SIZE) { continue; } int n = indexArray[i]; float x1 = filterBoxes[n * 4 + 0]; float y1 = filterBoxes[n * 4 + 1]; float x2 = x1 + filterBoxes[n * 4 + 2]; float y2 = y1 + filterBoxes[n * 4 + 3]; int id = classId[n]; float obj_conf = objProbs[i]; group->results[last_count].box.left = (int)(clamp(x1, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.top = (int)(clamp(y1, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].box.right = (int)(clamp(x2, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.bottom = (int)(clamp(y2, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].prop = obj_conf; char* label = labels[id]; strncpy(group->results[last_count].name, label, OBJ_NAME_MAX_SIZE); // printf("result %2d: (%4d, %4d, %4d, %4d), %s\n", i, group->results[last_count].box.left, // group->results[last_count].box.top, // group->results[last_count].box.right, group->results[last_count].box.bottom, label); last_count++; } group->count = last_count; return 0; }

对上述代码进行如下修改,是否改变基本功能:tatic int process(int8_t* input, int point_cnt, int height, int width, int stride, std::vector<float>& boxes, std::vector<float>& objProbs, std::vector<int>& classId, float threshold, int32_t zp, float scale) { int validCount = 0; float thres = unsigmoid(threshold); int8_t thres_i8 = qnt_f32_to_affine(thres, zp, scale); for (int a = 0; a < point_cnt; a++){ int8_t maxClassProbs = 0; int maxClassId = 0; for (int k = 1; k < OBJ_CLASS_NUM; ++k) { int8_t prob = input[(3+k) * point_cnt + a]; if (prob > maxClassProbs) { maxClassId = k; maxClassProbs = prob; } } if (maxClassProbs >= thres_i8) { int8_t rx = input[0 * point_cnt + a]; int8_t ry = input[1 * point_cnt + a]; int8_t rw = input[2 * point_cnt + a]; int8_t rh = input[3 * point_cnt + a]; float box_x = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rx, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_y = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(ry, zp, scale)) * 2.0 - 0.5; float box_w = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rw, zp, scale)) * 2.0; float box_h = sigmoid(deqnt_affine_to_f32(rh, zp, scale)) * 2.0; objProbs.push_back(sigmoid(deqnt_affine_to_f32(maxClassProbs, zp, scale))); classId.push_back(maxClassId); validCount++; boxes.push_back(box_x); boxes.push_back(box_y); boxes.push_back(box_w); boxes.push_back(box_h); } } return validCount; } int post_process(int8_t* input0, int model_in_h, int model_in_w, float conf_threshold, float nms_threshold, float scale_w, float scale_h, std::vector<int32_t>& qnt_zps, std::vector<float>& qnt_scales, detect_result_group_t* group) { static int init = -1; if (init == -1) { int ret = 0; ret = loadLabelName(LABEL_NALE_TXT_PATH, labels); if (ret < 0) { return -1; } init = 0; } memset(group, 0, sizeof(detect_result_group_t)); std::vector<float> filterBoxes; std::vector<float> objProbs; std::vector<int> classId; // stride 6 int stride0 = 4 + OBJ_CLASS_NUM; int point_cnt = 8400; int validCount0 = 0; validCount0 = process(input0, point_cnt, model_in_h, model_in_w, stride0, filterBoxes, objProbs, classId, conf_threshold, qnt_zps[0], qnt_scales[0]); int validCount = validCount0; // no object detect if (validCount <= 0) { return 0; } std::vector<int> indexArray; for (int i = 0; i < validCount; ++i) { indexArray.push_back(i); } quick_sort_indice_inverse(objProbs, 0, validCount - 1, indexArray); std::set<int> class_set(std::begin(classId), std::end(classId)); for (auto c : class_set) { nms(validCount, filterBoxes, classId, indexArray, c, nms_threshold); } int last_count = 0; group->count = 0; /* box valid detect target */ for (int i = 0; i < validCount; ++i) { if (indexArray[i] == -1 || last_count >= OBJ_NUMB_MAX_SIZE) { continue; } int n = indexArray[i]; float x1 = filterBoxes[n * 4 + 0]; float y1 = filterBoxes[n * 4 + 1]; float x2 = x1 + filterBoxes[n * 4 + 2]; float y2 = y1 + filterBoxes[n * 4 + 3]; int id = classId[n]; float obj_conf = objProbs[i]; group->results[last_count].box.left = (int)(clamp(x1, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.top = (int)(clamp(y1, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].box.right = (int)(clamp(x2, 0, model_in_w) / scale_w); group->results[last_count].box.bottom = (int)(clamp(y2, 0, model_in_h) / scale_h); group->results[last_count].prop = obj_conf; char* label = labels[id]; strncpy(group->results[last_count].name, label, OBJ_NAME_MAX_SIZE); // printf("result %2d: (%4d, %4d, %4d, %4d), %s\n", i, group->results[last_count].box.left, // group->results[last_count].box.top, // group->results[last_count].box.right, group->results[last_count].box.bottom, label); last_count++; } group->count = last_count; return 0; }

解释分析细致讲解一下这段代码int ncds_file_editconfig_internal (struct ncds_ds *ds, NC_DATASTORE target, char config) { struct ncds_ds_file * file_ds = (struct ncds_ds_file )ds; xmlDocPtr config_doc, datastore_doc; xmlNodePtr target_ds, tmp_target_ds, aux_node, root; int retval = EXIT_SUCCESS, ret; char aux = NULL; const char configp; LOCK(file_ds,ret); if (ret) { return EXIT_FAILURE; } DBG("enter %s/%d\n", func,LINE); if(file_fill_dsnodes(file_ds)) { UNLOCK(file_ds); ERROR("%s: file_ds->running_all/startup_all/candidate_all is NULL\n", func); return EXIT_FAILURE; } DBG("%s step1\n", func); file_rollback_store(file_ds); switch(target) { case NC_DATASTORE_RUNNING: target_ds = file_ds->running; break; case NC_DATASTORE_STARTUP: target_ds = file_ds->startup; break; case NC_DATASTORE_CANDIDATE: target_ds = file_ds->candidate; break; default: UNLOCK(file_ds); ERROR("%s: invalid target.", func); return EXIT_FAILURE; break; } if (strncmp(config, "<?xml", 5) == 0) { if ((configp = strchr(config, '>')) == NULL) { UNLOCK(file_ds); ERROR("%s: invalid config.", func); return EXIT_FAILURE; } ++configp; while (*configp == ' ' || *configp == '\n' || configp == '\t') { ++configp; } } else { configp = config; } if (asprintf(&aux, "<config>%s</config>", configp) == -1) { UNLOCK(file_ds); ERROR("asprintf() failed (%s:%d).", FILE, LINE); return EXIT_FAILURE; } if ((config_doc = xmlReadMemory (aux, strlen(aux), NULL, NULL, NC_XMLREAD_OPTIONS)) == NULL) { UNLOCK(file_ds); free(aux); ERROR("%s: Reading xml data failed!", func); return EXIT_FAILURE; } free(aux); root = xmlDocGetRootElement(config_doc); for (aux_node = root->children; aux_node != NULL; aux_node = root->children) { xmlUnlinkNode(aux_node); xmlAddNextSibling(config_doc->last, aux_node); } aux_node = root->next; xmlUnlinkNode(root); xmlFreeNode(root); datastore_doc = xmlNewDoc (BAD_CAST "1.0"); xmlDocSetRootElement(datastore_doc, xmlCopyNode(target_ds->children, 1)); if (target_ds->children) { for (root = target_ds->children->next; root != NULL; root = aux_node) { aux_node = root->next; xmlAddNextSibling(datastore_doc->last, xmlCopyNode(root, 1)); } } retval = edit_config_internal(datastore_doc, config_doc, (struct ncds_ds)file_ds, NC_EDIT_DEFOP_NOTSET); if (EXIT_SUCCESS == retval) { #if 1 while ((aux_node = target_ds->children) != NULL) { xmlUnlinkNode(aux_node); xmlFreeNode(aux_node); } xmlAddChildList(target_ds, xmlCopyNodeList(datastore_doc->children)); if (file_sync(file_ds)) { retval = EXIT_FAILURE; } #endif } else { retval = EXIT_FAILURE; } UNLOCK(file_ds); xmlFreeDoc (datastore_doc); xmlFreeDoc (config_doc); return retval; }

int main() { int num; printf("0: ActiveDia and send 3E 80\n"); printf("1: ActiveDia don't send 3E 80\n"); printf("2: Read ECU version\n"); printf("3: program ECU\n"); printf("4: send command\n"); int Dia_status=0; int sock; Config config; config=loadjsonfile_tcpsetting("/home/pi/Cdaima/ipConfig.json"); printf("target_ip: %s\n", config.tcp_setting.target_ip); Queue queue; initQueue(&queue); ECUresponse_buffer ECUss[200]; while(1) { printf("请输入一个数字:"); if (scanf("%d", &num) != 1) { // 对用户的输入进行错误处理 printf("输入错误!\n"); return 1; } if (num < 0 || num > 4) { // 对输入的数字进行范围判断 printf("输入的数字超出范围!\n"); return 1; } else if (num ==0) { if (Dia_status==0) { sock=1; sock=creat_tcp_connect(config.tcp_setting.target_ip,config.tcp_setting.target_port); if(sock>0){Dia_status=1;} /* if (sock>0) { Dia_status=1; printf("输入的数字超出范围!\n"); pthread_t queque_datahandle; printf("输入的数字超出范围!\n"); ThreadArgs_queue args = {sock, queue, ECUss,Dia_status}; printf("输入的数字超出范围!\n"); int ret = pthread_create(&queque_datahandle, NULL, queque_txdatahandle, &args); printf("输入的数字超出范围!\n"); if (ret != 0) { printf("pthread_create error: %d\n", ret); return -1; } printf("Main thread.\n"); pthread_join(queque_datahandle, NULL); }*/ } } printf("您输入的数字是:%d\n", num); } return 0; } 上面的代码运行时发生了段错误 是什么原因 (执行TCP连接那个函数会)

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