HW面试改错题

higoalhwl 2008-07-31 10:30:45
eventType *CreateEvent(int groupId,int eventId,int length)
{
eventType *event;

event = (eventType*)malloc(sizeof(eventType));

if(event==NULL)
{
return NULL;
}
memset(event,0,sizeof(eventType));
event->groupId=groupId;
event->eventId=eventId;
event->length=length;

if(0!=length)
{
event->data=(unsigned char*)malloc(length);
if(NULL==event->data)
{
return NULL;
}
}

return event;
}

错在哪里啊?
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zming 2008-08-01
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36楼的,

if(event==NULL) 也应该写为
if ( NULL == event )

这样做的目的是为了防止少写一个 “=”

如果写成: if ( NULL = event ) 与 if ( 0 = length ), 编译时将立即报出语法错。

如果写成: if ( event = NULL ) 和 if ( length = 0 ) , 您就郁闷地慢慢去排错吧。
ack2me 2008-08-01
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华为好进个毛啊!·#?
飞哥 2008-08-01
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eventType *CreateEvent(int groupId,int eventId,int length)
{
eventType *event= (eventType*)malloc(sizeof(eventType));

if(NULL == event)
{
return NULL;
}
memset(event,0x0,sizeof(eventType));
event->groupId=groupId;
event->eventId=eventId;
event->length=length;

if(0!=length)
{
event->data=(unsigned char*)malloc(length * sizoef(unsigned char));
if(NULL==event->data)
{
free(event);
event = NULL;
return NULL;
}
}

return event;
}
chenzhiyubuaa 2008-08-01
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说个和主题不相关的
if(event==NULL)
if(0!=length)
===================
这两个if的判断看起来就不爽
bleach210 2008-08-01
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[Quote=引用 25 楼 lcgenius 的回复:]
学习了
[/Quote]
sc_valentine21 2008-08-01
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考的就是细心,缜密
junsky2006 2008-08-01
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呵呵,就是内存泄漏,如果第一个没有释放的话!
csuhawk 2008-08-01
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俺也看出来了
lims_xlh 2008-08-01
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mark
hans511002 2008-08-01
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length 如果小于0会怎样?
blh 2008-08-01
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又见内存泄漏问题,HW也不出点新鲜点的

eventType *CreateEvent(int groupId,int eventId,int length)
{
eventType *event;

event = (eventType*)malloc(sizeof(eventType));

if(event==NULL)
{
return NULL;
}
memset(event,0,sizeof(eventType));
event->groupId=groupId;
event->eventId=eventId;
event->length=length;

if(0!=length)
{
event->data=(unsigned char*)malloc(length);
if(NULL==event->data)
{
free(event);
return NULL;
}
}

return event;
}
issachen 2008-08-01
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swallowma的观察力真好,佩服ING
tangyulong1214 2008-08-01
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eventType *CreateEvent(int groupId,int eventId,int length)
{
eventType *event ;

event = (eventType*)malloc(sizeof(eventType));

if(event==NULL)
{
return NULL;
}
memset((void *)event,0,sizeof(eventType));
event->groupId=groupId;
event->eventId=eventId;
event->length=length;

if(0!=length)
{
event->data=(unsigned char*)malloc(length);
if(NULL==event->data)
{
free(event);
return NULL;
}
}

return event;
}
hahhh 2008-08-01
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[Quote=引用 19 楼 swallowma 的回复:]
请注意此处也有隐患
if(0!=length)
{
event->data=(unsigned char*)malloc(length);

length 为Int型所以可能为负数,而malloc需要的参数是size_t也就是unsigned int,那么当length为负数时malloc将试图去申请一块非常大的内存,这样轻则分配失败,多次调用的话会大量占用系统内存资源。
[/Quote]
是啊,swallowma看得真仔细,这也是个不能忽视的细节。
guzhilei1986 2008-07-31
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哦哦,哈哈,自己看了半天也没有觉得有什么问题,看了大家的讨论才知道,关于内存的声明和释放真是一个意识,有经验的人才能像条件饭反射一样一眼就可以看出来。
我要多多学习哦。
lunarfan 2008-07-31
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mark
udb2008 2008-07-31
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too easy.......
realdragon2 2008-07-31
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mark~
moonwrong 2008-07-31
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而且名气也不小,经常有新闻。
e_sharp 2008-07-31
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event->data=(unsigned char*)malloc(length);
if(NULL==event->data)
{
return NULL;
}


--------------------------

这个地方如果malloc(length)内存分配失败的话,
event = (eventType*)malloc(sizeof(eventType))分配的内存没有释放。
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内容概要:本文研究了在峰谷分时电价引导下,基于多目标优化遗传算法NSGA-II的电动汽车充电负荷优化问题。通过构建以电网负荷波动最小化和用户充电成本最低为核心的多目标优化模型,利用NSGA-II算法求解获得帕累托最优解集,实现对大规模电动汽车充电行为的有序引导。文中系统阐述了峰谷电价激励机制的设计原理、电动汽车充电负荷的数学建模方法、多目标优化问题的形式化表达以及NSGA-II算法的具体实现流程,并借助Matlab平台进行仿真验证,结果表明该策略能有效平抑电网负荷峰谷差、降低用户充电支出并提升电力系统的运行效率与稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事智能电网、电动汽车调度、需求侧管理等相关领域的研究生或科研人员。; 使用场景及目标:①研究峰谷电价政策对电动汽车充电行为的影响机制;②掌握NSGA-II算法在电力系统多目标优化中的具体应用;③实现电动汽车集群的有序充电调度以改善电网负荷曲线; 阅读建议:此资源结合了电力经济学与智能优化算法,建议读者在学习过程中重点关注模型构建与算法实现的衔接部分,动手复现仿真代码以深入理解参数设置与结果分析过程。
详情可查看下方数据集可视化效果。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[电梯(elevator)] · 训练集:1468 张 · 验证集:157 张 · 测试集:158 张 · 总计:1783 张 该数据集聚焦于各类建筑内部及外部环境中的电梯目标检测任务,涵盖住宅楼、办公楼、商场、酒店等多种典型场景下的电梯结构。图像采集覆盖不同光照条件、材质类型与安装位置,充分体现了实际应用中电梯的多样性与复杂性,为智能楼宇管理、安防监控及无障碍设施识别等方向提供了高质量的视觉基础支持。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 72 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9446** mAP50-95 | 0.6531 Precision | 0.9305 Recall | 0.8777 train/box_loss | 0.5807 train/cls_loss | 0.3505 val/box_loss | 1.0020 val/cls_loss | 0.6208 【训练过程分析】 72 轮训练后 mAP50 达到 0.9446,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6531,和 mAP50 差距 0.29,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9305、Recall 0.8777,精度高于召回,存在一定漏检。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖电梯,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 丰富场景...

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