C语言作用域

本文详细解释了C语言中标识符的作用域,包括函数声明作用域、局部作用域和全局作用域,强调了保持命名空间清晰的重要性,避免不必要的名字冲突。

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C语言中,标识符都有一定的可见范围,这些可见范围保证了标识符只能在一个有限的区域内使用,这个可见范围,被称为作用域(scope)。

软件开发中,尽量缩小标识符的作用域是一项基本原则,一个标识符的作用域超过它实际所需要的范围时,就会对整个软件的命名空间造成污染,导致一些不必要的名字冲突和误解。

 函数声明作用域

  • 概念:在函数的声明式中定义的变量,其可见范围仅限于该声明式。
  • 示例:
void func(int fileSize, char *fileName);
  • 要点:
    • 变量 fileSize 和 fileName 只在函数声明式中可见。
    • 变量 fileSize 和 fileName 可以省略,但一般不这么做,它们的作用是对参数的注解。

局部作用域

  • 概念:在代码块中定义的变量,其可见范围从其定义处开始,到代码块结束为止。
  • 示例:
int main()
{
    int a=1;
    int b=2;     // 变量 c 的作用域是第4行到第9行
    {
        int c=4;
        int d=5; // 变量 d 的作用域是第7行到第8行
        int a = 100;
    }
}
  • 要点:
    • 代码块指的是一对花括号 { } 括起来的区域。
    • 代码块可以嵌套包含,外层的标识符会被内嵌的同名标识符临时掩盖变得不可见。
    • 代码块作用域的变量,由于其可见范围是局部的,因此被称为局部变量。

全局作用域

  • 概念:在代码块外定义的变量,其可见范围可以跨越多个文件。
  • 示例:
// 文件:a.c
int global = 888; // 变量 global 的作用域是第2行到本文件结束
int main()
{
}
void f()
{ 
}
// 文件:b.c
extern int global; // 声明在 a.c 中定义的全局变量,使其在 b.c 中也可见
extern void f();   

void f1()
{
    printf("global: %d\n", global);
}
void f2()
{
    f();
}
  • 要点:
    • 代码块指的是一对花括号 { } 括起来的区域。
    • 代码块可以嵌套包含,外层的标识符会被内嵌的同名标识符临时掩盖变得不可见。
    • 代码块作用域的变量,由于其可见范围是局部的,因此被称为局部变量。

### AdaBoost算法的实现原理 AdaBoost(Adaptive Boosting)是一种经典的提升(Boosting)算法,最初由Yoav Freund和Robert Schapire于1995年提出[^1]。该算法的核心思想在于通过多次迭代训练多个弱学习器,并根据每次预测的结果调整样本权重,使得后续的学习器更加关注之前被错误分类的样本。 具体来说,AdaBoost的工作流程如下: 1. 初始化数据集中的每个样本权重为相等值。 2. 在每一轮迭代中,基于当前样本权重训练一个弱学习器。 3. 计算弱学习器的误差率以及对应的权重系数α。 4. 更新样本权重,增加那些被误分类样本的权重,减少正确分类样本的权重。 5. 将本轮得到的弱学习器加入到最终模型中,形成加权投票机制。 6. 循环上述过程直到达到预设的最大迭代次数或满足其他停止条件。 这种逐步改进的过程能够有效提高整体模型的表现能力。 ```python from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split # 创建模拟数据集 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, n_informative=2, n_redundant=10, random_state=42) # 划分训练集与测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=42) # 构建AdaBoost分类器,默认基估计器为决策树桩 ada_clf = AdaBoostClassifier(n_estimators=50, learning_rate=1.0, random_state=42) # 模型拟合 ada_clf.fit(X_train, y_train) # 输出模型得分 print(f"Training Accuracy: {ada_clf.score(X_train, y_train)}") print(f"Test Accuracy: {ada_clf.score(X_test, y_test)}") ``` 以上代码展示了如何利用`scikit-learn`库快速构建并评估一个简单的AdaBoost分类器[^2]。 ### 使用案例分析 AdaBoost在实际应用中有许多成功案例,尤其是在二分类问题上表现出色。例如,在金融领域可以用于信用评分;在医疗诊断方面可用于疾病检测;另外还常见于图像处理任务如人脸识别等领域。由于其灵活性高且易于扩展至多类别的场景下工作,因此具有广泛的适用范围。
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