摘要：12个C语言面试题，涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存，看看你能做出几个！
写在前面 算法，对于iOS开发者来说，既熟悉又陌生。首先，在iOS开发过程中，对算法要求不高，用到算法时候也是少之甚少，除非是一些接近底层开发需要用到一些算法。但是，算法作为基础，又是开发者的必备技能，尤其是求职面试中一项重要考察指标。 遂，笔者在此整理一下常用的算法，以供后用。 算法中的概念 排序算法稳定性：假定在待排序的记录序列中，存在多个具有相同的关键字的记录，若经过排序，这些记录的相对次序保持不变，即在原序列中，ri=rj，且ri在rj之前，而在排序后的序列中，ri仍在rj之前，则称这种排序算法是
上篇文章说到了冒泡排序，这篇文章讲解一下选择排序算法。具体内容还是从算法实现思想、时间复杂度、算法稳定性以及算法实现四个方面介绍。 1 算法实现思想 1、n个记录的文件的直接选择排序可经过n-1趟直接选择排序得到有序结果； 2、初始状态：无序区为R[1..n]，有序区为空； 3、第1趟排序： 在无序区R[1..n]中选出关键字最小的记录R[k]，将它与无序区的第1个记录R[1]交换，使R[1..1]和R[2..n]分别变为记录个数增加1个的新有序区和记录个数减少1个的新无序区； 4、第i趟排序：第i趟排序开
上篇文章说到了冒泡排序，这篇文章讲解一下快速排序算法。具体内容还是从算法实现思想、时间复杂度、算法稳定性以及算法实现四个方面介绍。 1 算法实现思想 1、设置两个变量i、j，排序开始的时候：i=0，j=N-1； 2、以第一个数组元素作为关键数据，赋值给key，即key=A[0]； 3、从j开始向前搜索，即由后开始向前搜索(j--)，找到第一个小于key的值A[j]，将A[j]和A[i]互换； 4、从i开始向后搜索，即由前开始向后搜索(i++)，找到第一个大于key的A[i]，将A[i]和A[j]互换；
作为经典的面向过程的静态语言，可以说老一代程序员几乎都接触过C语言，一般而言，C语言编写的代码需要通过编译、链接最终形成可执行的文件，这些行为由编译器完成，开发人员只需编写代码即可。
归并排序算法是一种思想挺有意思的排序算法。具体内容还是从算法实现思想、时间复杂度、算法稳定性以及算法实现四个方面介绍。 1 算法实现思想 1、第一步：申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列； 2、第二步：设定两个指针，最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置； 3、第三步：比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素放入到合并空间，并移动指针到下一位置； 4、重复步骤3直到某一指针超出序列尾； 5、将另一序列剩下的所有元素直接复制到合并序列尾。 2 举例说明 ：假设存在数列：{
大概十五年前，曾经写过一个C语言版本的类似代码。核心思想是：在乘法竖式计算过程中，每次的进位实际上是可以超过一位的，虽然老师从来没有这么教过。 这样的操作在Python中是没有必要的，因为Python
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排序算法是计算机科学中的重要部分，它们在数据处理和算法设计中起着关键作用。在C语言编程开发中，掌握不同的排序算法及其实现方法对于提高代码质量和性能至关重要。本文将围绕C语言中的排序算法展开讨论，介绍几种常见的排序算法及其实现方法。
解题思路：读者看着道题的时候，首先要知道什么时指针，指向指针的指针应该怎么用，一般在开发中不这样用，读者要看明白，这个很锻炼思维的。
这道理放在C语言学习上也一并受用。在编程方面有着天赋异禀的人毕竟是少数，我们大多数人想要从C语言小白进阶到高手，需要经历的是日积月累的学习。
1. 从序列的起始位置开始，比较相邻的两个元素。 2. 如果前一个元素大于后一个元素，交换它们的位置。 3. 继续遍历序列，直到序列的末尾。 4. 重复步骤1至3，直到整个序列有序。
1 冒泡算法，对于我们来说是再熟悉不过啦，虽说在真正的开发过程中用之甚少，但对于求职面试，还是蛮有用的。 遂，笔者简单记录一下，增加不同语言的实现方法。 2 算法实现思想： 1、比较相邻的元素，若第一个比第二个大，就交换这两个元素的位置； 2、对每一对相邻元素做同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对，但除了最后一个元素； 3、持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤，直到没有任何一对数字需要比较。 时间复杂度：min = O(n),max =O(n^2); 算
在这儿那桶排序为例目的不是向大家介绍基数排序这种排序方式，是想通过基数排序的实现来展现Python的简洁与优雅。在这儿先简单的介绍一下基数排序，至于具体的内容会在排序算法的章节里详细的介绍冒泡排序、选择排序、合并排序、希尔排序、快速排序、堆排序、计数排序、基数排序、桶排序等不同时间复杂度的排序算法，今天先简单的了解一下。 基数排序（radix sort）属于“分配式排序”（distribution sort），又称“桶子法”（bucket sort）或bin sort，顾名思义，它是透过键值的部份资讯，将要
伪随机数概念在我大学一年级接触C语言基础的时候就听说过，并熟练掌握C语言中rand()函数的使用方法。不过，当时我对伪随机数的认识基本也就停留在百度百科那种小白水平，最多就知道老师说我们用的随机数是假 大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说伪随机数算法(一),希望能够帮助大家进步!!!
前面提及到《大话音频变声原理 附简单示例代码》与《声音变调算法PitchShift(模拟汤姆猫) 附完整C++算法实现代码》
让我们先看个图回顾一下小学学过的计算整数乘法的竖式计算过程 然后再来看如何使用Python来模拟上面的过程，虽然在Python中计算任意大的数字乘法都没有问题，但下面的代码作为一个算法的理解还是不错的
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作为编译器优化领域杰出的学者，Frances Allen见证了编译器高速发展的黄金时代。
该文是关于冒泡排序算法的研究，通过介绍冒泡排序的原理、分析、实现以及代码实现，让读者对冒泡排序有更深入的了解。
给定两个非空链表来表示两个非负整数。位数按照逆序方式存储，它们的每个节点只存储单个数字。将两数相加返回一个新的链表。
与 Java、Python 等语言相比，C/C++ 语言是离操作系统更近的一种高级语言，因此其执行效率也更高。可以说，就像武侠小说中的“九阳神功”一样，C/C++ 一旦学成，其妙无穷！有了这个基础，你就可以一通百通，快速学习任何语言和编程技术了。
网上有很多类似的介绍，但是本文会结合实例进行介绍，尽量以最简单的语言进行解析。 CORDIC ( Coordinate Rotation Digital Computer ) 是坐标旋转数字计算机算法的简称，由 Vloder• 于 1959 年在设计美国航空导航控制系统的过程中首先提出[1], 主要用于解决导航系统中三角函数、 反三角函数和开方等运算的实时计算问题。 1971 年， Walther 将圆周系统、 线性系统和双曲系统统一到一个 CORDIC 迭代方程里 ， 从而提出了一种统一的CORDIC 算法形式[2]。 CORDIC 算法应用广泛， 如离散傅里叶变换 、 离散余弦变换、 离散 Hartley 变换、Chirp-Z 变换、 各种滤波以及矩阵的奇异值分解中都可应用 CORDIC 算法。 从广义上讲，CORDIC 算法提供了一种数学计算的逼近方法。 由于它最终可分解为一系列的加减和移位操作， 故非常适合硬件实现。 例如， 在工程领域可采用 CORDIC 算法实现直接数字频率合成器。 本节在阐述 CORDIC 算法三种旋转模式的基础上， 介绍了利用 CORDIC 算法计算三角函数、 反三角函数和复数求模等相关理论。 以此为依据， 阐述了基于 FPGA 的 CORDIC 算法的设计与实现及其工程应用。
首先，我们来看一个笔者的拙作，一段二分查找代码 //返回值是key的下标，如果A中不存在key则返回-1 template <class T> int BinSearch(T* A, const T &key, int lo, int hi) { int mid; while(lo<hi) { mid = lo + (hi-lo)/2; if(key < A[mid]) hi = mid-1; else if
https://files.cnblogs.com/files/cpuimage/denoise.zip
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给定一个 haystack 字符串和一个 needle 字符串，在 haystack 字符串中找出 needle 字符串出现的第一个位置 (从0开始)。如果不存在，则返回 -1。
最近在学习PID算法，在了解了算法的套路以后，就要进行实验。如何用C语言实现呢？在网络搜索发现了一篇很好的博客，不过里面的数据又臭又长。在这里转载过来，重下新整理了一下。（原文链接）整理中发现，原文参考的博文已无法访问
哈喽，我是子牙。十余年技术生涯，一路披荆斩棘从技术小白到技术总监到JVM专家到创业。技术栈如汇编、C语言、C++、Windows内核、Linux内核。特别喜欢研究虚拟机底层实现，对JVM有深入研究。分享的文章偏硬核，很硬的那种。
在科学计算领域，早些年的程序语言基本都是C/C++或者FORTRAN的天下，因为科学计算本身非常耗时,选择一门运行速度比较快的语言能大大的节约数据计算时间。但是在保证速度之后,语言的通用性和易用性又成了一大问题。 C语言虽然语法简单明了，执行速度快。但它的开发难度却是所有语言中最大的。面向对象的编程方法需要借助比如Structure这一类的特性来实现。并且也没有太多第三方库可供使用。所以在开发复杂系统的时候，需要很强的规划能力。 而C++或者其他语言，又因为学习成本高，往往只是少部分专业程序员能用到滚瓜烂熟
这些技术通常不是孤立存在的，而是相互交叉和融合的，以解决更复杂的问题。在实际应用中，根据具体的问题和数据特点选择合适的模式识别技术是至关重要的。
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大家好，我是萧寒,最近学习了一下用C语言编写一个小游戏-----三子棋，在现实生活中非常只需要一只笔，一张小白，便能随时随地玩，我现在都还记得以前上课摸鱼，就是随便拿本教材找个空白的地方，自己和自己在纸上画圈圈画差差。结果就是自己赢不了自己，果然最强的对手还是自己，哈哈哈。今天我就分享一下用C语言实现简单版的三子棋。
查找数组（序列）中最大值或最小值的算法有很多，接下来我们以 {3,7,2,1} 序列为例讲解两种查找最值的算法，一种是普通算法，另一种是借助分治算法解决。
C语言函数二分查找(折半查找) 参考视频讲解哔哩哔哩比特鹏哥的视频 ——链接 二分查找 #include <stdio.h> //二分查找 //在一个有序数组中查找具体的某个数 //如果找到了返回，这个数的下标，找不到返回-1 //例如我要在这个数组中找到7 //首先找到这组被查找元素的中间的元素 //假如说发现中间元素5要比我要找的数要小 //说明我要找的数在5的右边，这样我的范围就缩小了一半 //查找了一次范围就缩小了一半，这样的速度是比较快的 //这就叫二分查找(折半查找)
#define MAXSIZE 100 宏定义顺序表的最大存储量，更方便改顺序表的存储大小，耦合性低。
BLS（Boneh-Lynn-Shacham）是ETH 2.0中采用的私钥生成和签名方案，本文将介绍常用的BLS开源开发库，可用于C/C++、Rust、JavaScript、Golang、Python等各种密码学应用的开发。
目前限流的解决方案有很多，从分布式角度来看，限流可分为分布式限流（比如基于Sentinel或者 Redis的集群限流）和单机限流。
互联网上传输的数据，每时每刻都存在着被窃听和篡改的风险，SSL/TLS协议在保护用户数据机密性、完整性以及身份鉴别等方面发挥了重大作用。国际通用TLS协议并不包含中国国密局推荐使用的商用密码算法（即国密算法）套件，而绝大部分的编程语言原生TLS实现、第三方开源TLS实现大都不支持国密套件。随着国内安全合规、自主可控政策的指引，国密TLS的需求也越来越大，尤其在金融、政务领域已然成为刚需。与此同时，国密相关密码产品大多依托于硬件或者芯片，存在价格昂贵，部署成本高，部分中小企业用户难以承担的问题。国密软件产品存在以下问题也急需解决：
用任何编程语言来开发程序，都是为了让计算机干活，比如编写一篇文章，下载一首MP3等，而计算机干活的CPU只认识机器的指令；
前一段时间疯狂的学python，也逐渐认识到了python在某些方面的局限性以及写python在某些方面对自身锻炼不足。于是重新拾起大一曾经参加过的acm，准备用C好好加强自己造轮子的能力。
我们在之前对直接插入排序算法的优化部分通过对直接插入排序的分析可以得到一个结论,即:
转自【https://www.cnblogs.com/andy-songwei/p/11707142.html】
如C语言的qsort()、Java的Collections.sort()，这些排序函数如何实现？
数据结构与算法是计算机科学中至关重要的概念之一，对于任何想要成为优秀程序员的人来说，深入理解它们是必不可少的。本文将介绍如何从零开始学习数据结构与算法，并使用Python语言实现一些基本的数据结构和算法，帮助读者入门。
前言： 在探索编程世界的浩瀚星图中，C语言无疑是一颗璀璨夺目的星辰，它不仅奠定了现代计算机编程语言的基础，更是无数软件与系统背后的基石。自其诞生以来，C语言以其高效、灵活、接近硬件的特性，赢得了开发者们的广泛青睐与深厚情感。而在这门语言的浩瀚海洋中，函数（Function）则是航行者手中的罗盘与风帆，指引着代码的方向，驱动着程序的运行
作为网络安全初学者，会遇到采用Go语言开发的恶意样本。因此从今天开始从零讲解Golang编程语言，一方面是督促自己不断前行且学习新知识；另一方面是分享与读者，希望大家一起进步。这系列文章入门部分将参考“尚硅谷”韩顺平老师的视频和书籍《GO高级编程》，详见参考文献，并结合作者多年的编程经验进行学习和丰富，且看且珍惜吧！后续会结合网络安全进行GO语言实战深入，加油~
我身边有些朋友说现在在学校学习什么拉氏变换，Z变换，傅立叶变换没有用，传递函数没有用，差分方程没有用，只是纸上谈兵，我这里先就传递函数和拉氏变换和差分方程介绍几点不自量力的看法，我们学习拉氏变换主要是为了从脱离时域，因为时域分析有它的难度指数，我们从时域映射到S域，目的只有一个，那就是简化计算，正如我们在时域要计算卷积过来，卷积过去，我们把它映射到S域过后，就是乘积过来积乘过去，相对来说，乘积要比卷积的积分要温柔的多，然后我们在S域里面得到结论过后，再将其反映射回到时域，然后自然地在时域使用其所得的结论了。
在代码中实现一个机器学习的算法能够使你更加了解该算法以及其工作机理。
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