二维动态数组的内存分配错误

C/C++ > C语言 [问题点数:50分,结帖人qq894040717]
等级
本版专家分:0
结帖率 75%
等级
本版专家分:4523
勋章
Blank
红花 2018年8月 C/C++大版内专家分月排行榜第一
2018年7月 C/C++大版内专家分月排行榜第一
等级
本版专家分:58864
勋章
Blank
黄花 2018年10月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
2018年6月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
2018年1月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
2017年12月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
2017年8月 C/C++大版内专家分月排行榜第二
Blank
蓝花 2020年11月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
2020年10月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
2020年6月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
2019年12月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
2019年10月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
2018年5月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
2018年4月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
2018年3月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
2018年2月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
2017年11月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
2017年10月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
2017年9月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
2017年6月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
2017年5月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
2017年4月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
2017年3月 C/C++大版内专家分月排行榜第三
等级
本版专家分:0
等级
本版专家分:0
二维动态数组分配内存方式

对于二维数组动态分配与释放 首先,动态支持数组的分配,必须用 new 来进行创建一段堆内存,其它的存贮区域不允许动态分配的产生。 其次,C++并没有提供真正的动态多维数组语法,想动态分配数组,必须通过一...

C++中的二维数组动态分配内存

首先,我们一般需要用到数组的时候,都是直接声明,比如: 1 int array[3][3];  但是,在某些情况下,数组的维数我们是不知道的,可能是等待用户输入维数,这时候需要用变量来...我们一步一步来,申请一维数组

C语言中动态分配数组

很多人在编写C语言代码的时候很少使用动态数组,不管什么情况下通通使用静态数组的方法来解决,在当初学习C语言的时候我就是一个典型的例子,但是现在发现这是一个相当不好的习惯,甚至可能导致编写的程序出现一些...

c++ 关于new动态分配内存给一维二维数组的问题

1:用new动态分配内存给一维数组#include<iostream> int main() {  int *p = new int[10]; }//这里是动态分配10个int的内存,并把首元素的地址返回。 记住在动态分配的时候,不需要写int *p[10]来...

C++二维数组动态申请内存

 好久没用C++刷题了,今天早上刷了几条... 今天更新个关于c++二维数组内存申请的问题,当初作为菜鸟初学指针的时候,还是在这方面有点搞不通的。今天用到了,顺便写下来,适当时候给C++初学者用用。 -----------...

二维字符串数组的初始化-动态内存分配

 昨天在用FBS200 指纹采集芯片采集到一个二维数组数据后,利用串口传输上来的数据是以十六进制的数据格式表示的二维矩阵,比如“FF” 、“BD” 、“5C ”等等这样的形式,而对于一幅灰度图像,一般都是在0 ~...

C语言 字符串数组 二维数组 指针 动态内存分配(2018.11.25)

字符串数组 若字符串数组内内没有‘\0’,用%s输出时,系统会一直找到‘\0’为止。即使超出数组的范围也一直找。 char c[] = “I am happy”; //字符串,长度为11 char c[] = {‘I’, 使用strcat、strcpy,strcmp...

动态分配二维数组以及new的用法

动态分配二维数组:http://blog.csdn.net/morewindows/article/details/7664479这篇博客的代码很有代表性,要弄懂,并且评论中也有很多值得探究的问题,需要认真思考! new的用法:...

使用动态内存分配(new)创建三维数组(C++实现)

#include <iostream> #define n 10 using namespace std; int main() { int*** name;//创建三重指针 name = new int** [n];//为第一维分配空间 for (int i = 0;...//为第二维分配空间 ...

利用动态内存分配创建一个二维数组

刚刚学习C/C++的时候,这个问题一直困扰这我,但是随着学习的深入,我渐渐

C++——学习C++创建动态二维数组

原创 【学习C++】创建动态二维数组 ...

C语言实现一、二维数组动态内存分配与释放以及图像的线性插值放大与优化

1.本文是博主本着虚心学习的态度与大家交流,博文难免会有错误之处,希望大家指正; 2.本文是针对对C语言以及图像放大的基础讨论,如是大牛们可以直接忽略本文; 3.运行环境:由于在不同电脑配置和系统上的运行...

C++ 动态申请二维数组二维数组传参

但是如何动态分配一个二维数组呢?像这样: int **pa = new int[3][3] ?测试一次 => 显然这种分配方式是不正确的: 在尝试新的方法之前,我们需要首先了解二维数组内存中的存储结构: ...

【学习C++】创建动态二维数组

1 int **a=new int*[l];a[i]=new int[l]; #include using namespace std; //int l=2; int main() { int l,i,j; cout; cin>>l; int **a=new int*[l]; for(i=0;i;i++) a[i]=new int[l];... fo

C 中 二维数组动态创建和作为函数参数传参问题

二维数组动态创建 当你知道创建的是几行几列数组时,在c++ 中你可以用new 一条语句就能创建成相应的二维数组。 int **p = new int* [5]; 但是在c语言中标准的库只有 malloc free是分配内存的,怎么分配呢?...

C++ 二维动态数组创建及越界问题

比如创建一个二维动态数组: int n; cin>>n; int **matrix=new int*[n];//matrix是一个存放指向int类型指针的数组,它有n个元素。 for(int k=0;k;k++) { matrix[k]=new int[n];//视matrix为一维

C语言动态二维数组,结构体动态申请内存空间

这样的做法是错误的,我们需要动态申请数组内存,如下申请一个动态整数(int)二维数组: #include<stdio.h> #include<stdlib.h> int **pp(int m,int n) { int i,j,**pa; pa=(int **)malloc(sizeof...

C++动态二维数组内存分配和释放 opencv

二维数组动态数组分配和释放首先,数组指针和指针数组的区别:指针数组:array of pointers,即用于存储指针的数组,也就是数组元素都是指针,指针的数组数组指针:a pointer to an array,即指向数组的指针,数组的...

数组动态分配与静态分配的区别

所谓动态内存分配就是指在程序执行的过程中动态地分配或者回收存储空间的分配内存的方法。动态内存分配不象数组等静态内存分配方法那样需要预先分配存储空间,而是由系统根据程序的需要即时分配,且分配的大小就是...

C++中使用new动态声明二维数组的方式

C++中动态二维数组的声明方式 在C/C++中定义动态数组时我们都很熟悉使用的是 new 关键字,基本语法如下: typeName *arrayName = new typeName[arraySize]; 比如若想通过输入的 n 来创建一个数组大小为 n 的 int 型...

二维数组动态分配(new)、初始化(…

维数组动态分配,初始化和撤销都好说,几乎每一本C++教材都会做出详细的说明。具体如下: 动态分配(例如分配10个单元的): int *array=new int [10]; 初始化:memset(array,0,sizeof(array));  (也可以利用...

二维数组内存的初始化

 昨天在用FBS200 指纹采集芯片采集到一个二维数组数据后,利用串口传输上来的数据是以十六进制的数据格式表示的二维矩阵,比如“FF” 、“BD” 、“5C ”等等这样的形式,而对于一幅灰度图像,一般都是在0 ~255 ...

二维数组作为实参,调用函数,段错误

  我相信大家在进行C/C++编程时,都遇到过这样的问题,即需要将二维数组作为实参来调用函数。如下代码所示: #include &amp;amp;amp;amp;lt;stdio.h&amp;amp;amp;amp;gt; void set_char(char *c[]){ c[0...

C++——C++创建动态二维数组+memset()函数初始化

C++开辟动态二维数组的几种方法总结 原文链接:https://blog.csdn.net/xiang_shao344/article/details/99684395 一、用 new 来动态开辟一个二维数组 int **p = new int*[m]; //m行n列型 for (i = 0; i < m; ...

c++中二静态数组动态数组

Reference: 1: 2:

二维数组动态分配(new)、初始化(memset)和撤销(delete)

维数组动态分配,初始化和撤销都好说,几乎每一本C++教材都会做出详细的说明。具体如下: 动态分配(例如分配10个单元的): int *array=new int [10]; 初始化:memset(array,0,sizeof(arr

C/C++基础 -- 指针与数组、字符串(包含二维数组)

C++基础 -- 指针与数组1、一维数组和指针1.1、一维数组的地址1.2、指向一维数组的指针变量1.3、通过指针访问一维数组元素 1、一维数组和指针 1.1、一维数组的地址   数组由若干元素组成,每个元素都有相应的...

Debug日志:用new运算符动态分配二维数组的测试

#include using namespace std;... //设置动态二维数组的下标变量,初值不能赋0,只能赋1 cin >> N; //给行数N赋值 n = N; //动态的行数n被实际输入的行数N覆盖 int **array = new int *[n

【C++】二维数组初始化会出现的问题

题目:给定一串文本数据,以 “|” 为分隔符,将其进行分段处理。...博主比较水,第一时间想到的是用二维数组来进行分段,代码如下: char DstMessage[ ][50] = {0}; char Begin=0,End=0,Index=0; for(;.

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

相关热词 c# 操作 网页 c#xml获取子节点的值 c# 控件组 c# 文件拖放 c# for step c#读取shp文件 c# 多个if c#上传图片到安卓的接口 c#中得到控件 c# 浏览器打开 调用