struct {int x,y;}s[2]={{1,2},{3,4}}, *p=s, *q=s;则表达式++p->x和表达式(++q)->x的值分别为

根据题目，结构体 `s` 定义了两个成员变量 `x` 和 `y`，并初始化了两个元素 `{1, 2}` 和 `{3, 4}`。定义了两个指针 `p` 和 `q`，它们指向结构体数组 `s` 的第一个元素。

根据C语言的运算符优先级，成员访问运算符 `->` 的优先级高于自增运算符 `++`，因此 `++p->x` 等价于 `++(p->x)`，表示先访问 `p` 指向结构体的 `x` 成员，然后将 `x` 成员自增。因此，执行完 `++p->x` 后，`p->x` 的值为 `2`，`p` 指向结构体数组 `s` 的第二个元素。

同理，`(++q)->x` 表示先将 `q` 指向结构体数组 `s` 的下一个元素，然后访问该元素的 `x` 成员。因此，执行完 `(++q)->x` 后，`q->x` 的值为 `3`，`q` 指向结构体数组 `s` 的第二个元素。

因此，表达式 `++p->x` 的值为 `2`，表达式 `(++q)->x` 的值为 `3`。

相关问题

struct snake *generateSnake(){ struct snake *s; s = (struct snake*)malloc(sizeof(struct snake)); struct snake *p = s; int x[6] = {2, 3, 4, 5, 5, 5}; int y[6] = {2, 2, 2, 2, 3, 4}; for(int i = 0; i < 6; i++){ struct snake *node; node = (struct snake*)malloc(sizeof(struct snake)); p->next = node; p = p->next; p->i = x[i]; p->j = y[i]; } p->next = NULL; return s; } void drawSnake(int **map, struct snake *s){ struct snake *p = s->next; map[p->i][p->j] = 2; // 蛇头 p = p->next; while(p){ map[p->i][p->j] = 1; p = p->next; } return; }h这个代码使用了什么数据结构

这段代码使用了链表作为数据结构。具体来说，定义了一个结构体 `snake`，其中包含了两个整型变量 `i` 和 `j`，以及一个指向另一个 `snake` 结构体的指针 `next`。在函数 `generateSnake()` 中，通过 `malloc()` 动态分配了一段内存，初始化了一个 `snake` 结构体，并通过循环动态分配了其他结构体，将它们通过 `next` 指针串联起来，形成了一个链表。在函数 `drawSnake()` 中，通过对链表的遍历，将蛇在地图上的位置用数字标记出来。

ceres 实现x=p*3+m的最小二乘估计

假设有n个数据点，其中第i个数据点的观测值为yi，设计矩阵为Xi，参数向量为x，残差向量为ei。那么，可以将x=p*3+m表示为如下形式：

f(x) = x1 * p^3 + x2 * m - y

其中，x = [p, m]，y = [y1, y2, ..., yn]，f(x)和y均为n维向量。

将f(x)进行最小二乘优化，得到残差平方和：

S = e1^2 + e2^2 + ... + en^2
  = (x1 * p^3 + x2 * m - y1)^2 + (x1 * p^3 + x2 * m - y2)^2 + ... + (x1 * p^3 + x2 * m - yn)^2

使用Ceres实现的代码如下：

#include "ceres/ceres.h"

// 自定义残差函数
struct MyResidual {
  MyResidual(double yi, double *Xi) : yi(yi), Xi(Xi) {}

  template <typename T>
  bool operator()(const T *const x, T *residual) const {
    residual[0] = T(Xi[0]) * ceres::pow(x[0], T(3)) + T(Xi[1]) * x[1] - T(yi);
    return true;
  }

  double yi;
  double *Xi;
};

int main() {
  // 数据点
  double y[] = {1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0};
  double X[][2] = {{1.0, 1.0}, {2.0, 1.0}, {3.0, 1.0}, {4.0, 1.0}, {5.0, 1.0}};

  // 初始化问题
  ceres::Problem problem;
  for (int i = 0; i < 5; ++i) {
    ceres::CostFunction *cost_function =
        new ceres::AutoDiffCostFunction<MyResidual, 1, 2>(new MyResidual(y[i], X[i]));
    problem.AddResidualBlock(cost_function, nullptr, x);
  }

  // 配置求解器
  ceres::Solver::Options options;
  options.linear_solver_type = ceres::DENSE_QR;
  options.minimizer_progress_to_stdout = true;

  // 求解
  ceres::Solver::Summary summary;
  ceres::Solve(options, &problem, &summary);

  std::cout << summary.FullReport() << std::endl;
  std::cout << "p: " << x[0] << ", m: " << x[1] << std::endl;

  return 0;
}

其中，MyResidual为自定义的残差函数，用于计算每个数据点的残差。在main函数中，首先构造问题，然后配置求解器，最后调用ceres::Solve函数进行求解。