Linux C语言:变量的作用域和生命周期(auto、register、static和extern)
一、变量存储类型-auto
1、auto变量的说明
变量在程序中使用时,必须预先说明它们的存储类型和数据类型。
变量说明的一般形式是:
<存储类型> <数据类型 > <变量名> ;
- <存储类型>是关键词auto、register、static和extern
- <数据类型>可以是基本数据类型,也可以是自定义的数据类型
2、 auto变量的存储类型
1)变量的存储类别决定了:
- 变量的作用域:变量能够被使用的范围;针对的是程序编译链接阶段
- 生命周期:变量创建(分配存储空间)到变量销毁(释放存储空间)之间的时间段(即变量的存在时间);针对的是程序的执行阶段;
- 初始值
2)在函数体的某程序段内说明auto存储类型的变量时可以省略关键字auto,如下:
auto int k ;
int j ;
double x;
3)auto说明的变量只能在某个程序范围内使用,通常在函数体内或函数中的复合语句里。(默认是随机值),不能时全局变量。
二、变量存储类型-register
1、register 变量的说明
变量的值是存放在内存中的。
- 当程序中用到哪个变量的值时,有控制器发出指令将内存中该变量的值送到运算器中。
- 经过运算器进行运算,如果需要存数,再从运算器将数据送到内存中存放。
如果一些变量使用频繁,为提高执行效率,允许将局部变量的值放在CPU中的寄存器中
- 需要用时直接从寄存器中取出参加运算,不必再到内存中去取。
- 由于对寄存器的存取速度远高于对内存的存取速度,因此这样可以提高执行效率。
- register称为寄存器型,用于定义局部变量,表示该变量尽可能存储在CPU的寄存器中,提高访问速度,初始值随机;
- 寄存器是CPU内部的高速存储单元,比内存访问速度快很大,但数量有限,因此如申请不到就使用一般内存,同auto ;
2、案例
不能用“&”来获取register变量的地址。
- 由于寄存器的数量有限,真正起作用的register修饰符的数目和类型都依赖于运行程序的机器。
- 在某些情况下,把变量保存在寄存器中反而会降低程序的运行速度。因为被占用的寄存器不能再用于其它目的;或者变量被使用的次数不够多,不足以装入和存储变量所带来的额外开销。
三、 变量存储类型-static
1、static变量的说明
- static变量称为静态存储类型的变量
- 定义全局变量或局部变量,表示变量在程序运行期间一直存在
- 默认初始值为0
2、static修饰局部变量
局部变量使用static修饰,有以下特点:
- 在内存中以固定地址存放的,而不是以堆栈方式存放
- 只要程序没结束,就不会随着说明它的程序段的结束而消失,它下次再调用该函数,该存储类型的变量不再重新说明,而且还保留上次调用存入的数值。
3、static修饰全部变量
- static修饰的全部变量,其它文件无法使用
四、变量存储类型-extern
1、extern变量的说明
- extern称为外部参照引用型,使用extern说明的变量是想引用在其它文件中函数体外部说明的变量。
- 编译器在编译时不会给该变量分配内存,而是在链接阶段将其与实际的定义进行关联
2、extern声明外部变量
- 当你希望在一个文件中使用另一个文件中定义的全局变量时,需要在当前文件中使用extern进行变量的声明
- 在当前文件中,它只是一个未定义的外部变量引用,实际定义在其它文件中
3、extern声明全部变量
- static修饰的全部变量,其它文件无法使用
相关文章:

Linux C语言:变量的作用域和生命周期(auto、register、static和extern)
一、变量存储类型-auto 1、auto变量的说明 变量在程序中使用时,必须预先说明它们的存储类型和数据类型。 变量说明的一般形式是: <存储类型> <数据类型 > <变量名> ; <存储类型>是关键词auto、register、static和extern<…...

AI Stable diffusion 报错:稳定扩散模型加载失败,退出
可能是内存不够,看看你最近是加了新的大的模型,可以把你的stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion目录下的某个ckpt删除掉,可能ckpt太大,无法加载成功; Stable diffusion model failed to load, exiting 如图…...

[Python学习篇] Python循环语句
while 循环 语法: while 条件: 条件成立后会重复执行的代码 ...... 示例1:死循环 # 这是一个死循环示例 while True:print("我正在重复执行")示例2:循环指定次数 i 1 while i < 5:print(f"执行次数 {i}")…...
MongoDB 正则表达式
MongoDB 正则表达式 MongoDB 是一个流行的 NoSQL 数据库,它提供了强大的查询功能,包括对正则表达式的支持。正则表达式是一种强大的文本搜索工具,它允许用户根据特定的模式匹配和搜索字符串。在 MongoDB 中,正则表达式可以用于查…...

Django配置连接池:使用django-db-connection-pool配置连接池
一、该三方库文档使用 github地址: https://github.com/altairbow/django-db-connection-pool/blob/1.2.5/README_CN.mdhttps://github.com/altairbow/django-db-connection-pool/blob/1.2.5/README_CN.md1、选择指定版本,查看指定版本的文档和配置&am…...

SpringBoot整合钉钉实现消息推送
前言 钉钉作为一款企业级通讯工具,具有广泛的应用场景,包括但不限于团队协作、任务提醒、工作汇报等。 通过Spring Boot应用程序整合钉钉实现消息推送,我们可以实现以下功能: 实时向指定用户或群组发送消息通知。自定义消息内容…...

【机器学习】集成学习方法:Bagging与Boosting的应用与优势
🔥 个人主页:空白诗 文章目录 引言一、集成学习的定义二、Bagging方法1. 随机森林(Random Forest)2. 其他Bagging方法 二、Boosting方法1. 梯度提升树(Gradient Boosting Machine, GBM)解释GBM的基本原理和…...

工业 web4.0 的 UI 卓越非凡
工业 web4.0 的 UI 卓越非凡...

C语言 | Leetcode C语言题解之第145题二叉树的后序遍历
题目: 题解: void addPath(int *vec, int *vecSize, struct TreeNode *node) {int count 0;while (node ! NULL) {count;vec[(*vecSize)] node->val;node node->right;}for (int i (*vecSize) - count, j (*vecSize) - 1; i < j; i, --j)…...

如何在 Vue 3 中使用 vue3-print-nb 实现灵活的前端打印
你好,我是小白Coding日志,一个热爱技术的程序员。在这里,我分享自己在编程和技术世界中的学习心得和体会。希望我的文章能够给你带来一些灵感和帮助。欢迎来到我的博客,一起在技术的世界里探索前行吧! 前言 在前端开…...

Go Module详解
💝💝💝欢迎莅临我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围,不仅可以获得有趣的内容和知识,也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐:「stormsha的主页」…...

基于51单片机的智能水表
一.硬件方案 本设计主要以51单片机作为主控处理器的智能水表,该水表能够记录总的用水量和单次用水量,当用水量超出设定值时系统发出声光报警提醒,水量报警值能够通过按键进行自行设置,并且存储于AT24C02中,并且可以测…...

SQLServer 借助Navcate做定时备份的脚本
首先创建SQLServer链接,然后在Query标签种创建一个查询 查询内容如下 use ChengYuMES declare ls_time varchar(1000) declare ls_dbname varchar(1000) set ls_time convert(varchar, getdate(), 112) _ replace(convert(varchar, getdate(), 108), :, )-- 需…...

MBD_入门篇_21_SimulinkSignalAttributes
21.SignalAttributes 21.1 概述 Signal Attributes,信号属性,信号特性。 21.2 回顾常用模块 21.2.1 DataTypeConversion 数据类型转换模块,可以对信号的数据类型进行强制转换。无符号数据与有符号数据相加,我们可以将无符号数据转…...
Web前端高级课程:深入探索与技能飞跃
Web前端高级课程:深入探索与技能飞跃 在数字化时代的浪潮中,Web前端技术日新月异,对前端开发者的技能要求也日益提高。为了满足这一需求,我们精心打造了一款Web前端高级课程,旨在帮助学员掌握最前沿的前端技术&#x…...

螺丝工厂vtk ThreadFactory(1)
螺丝工厂vtkThreadFactory (1) 缘起 几年前的探索在Python里应用Openscad实现3D建模之3D螺纹建模初探3 新的参考: generating nice threads in openscadvtkRotationalExtrusionFilter 辅助AI: coze 笔记📒: openscad 代码分析 // 半径缩放函数,用…...
Android13 蓝牙协议属性配置详解
Android13 蓝牙协议属性配置详解 文章目录 Android13 蓝牙协议属性配置详解一、前言二、Android13 蓝牙协议属性配置1、Profile 属性和暴露接口的定义2、蓝牙协议属性定义3、系统代码中判断蓝牙协议是否使能的代码 三、其他1、adb 窗口中查看蓝牙协议属性2、动态设置蓝牙prop协…...

南通国际高中有哪些?南通惠立学校高中部校长见面日重磅来袭
惠灵顿(中国)自2011年成立以来,一直坚持深耕国际与双语教育,拥有丰厚的办学经验。依托于集团化的深厚经验南通惠立学校于2024-2025学年开设9-11年级,这所南通国际高中为高中学生搭建一个集卓越升学成果、强大师资、纯正…...
Al智能图像处理APP,安卓手机专用一键优化工具资源合集下载
### 标题:Al智能图像处理APP,安卓手机专用一键优化工具资源合集下载 随着科技的进步,图像处理技术也在不断提升。为了满足用户对图像处理日益增长的需求,我们隆重推出了一款功能强大的图像处理工具——Al智能图像处理APP。这款安…...

Kettle根据分类实现Excel文件拆分——kettle开发31
将整理好的一份供应商付款明细Excel文件,按供应商拆分成多个Excel文件。 实现思路 本文我们首先将供应商付款明细表,按照“名称”拆分成多份Excel文件。拆分Excel文件打算用两个转换实现,一个用来将Excel数据读取到参数中,另外一…...

【Python】 -- 趣味代码 - 小恐龙游戏
文章目录 文章目录 00 小恐龙游戏程序设计框架代码结构和功能游戏流程总结01 小恐龙游戏程序设计02 百度网盘地址00 小恐龙游戏程序设计框架 这段代码是一个基于 Pygame 的简易跑酷游戏的完整实现,玩家控制一个角色(龙)躲避障碍物(仙人掌和乌鸦)。以下是代码的详细介绍:…...

linux之kylin系统nginx的安装
一、nginx的作用 1.可做高性能的web服务器 直接处理静态资源(HTML/CSS/图片等),响应速度远超传统服务器类似apache支持高并发连接 2.反向代理服务器 隐藏后端服务器IP地址,提高安全性 3.负载均衡服务器 支持多种策略分发流量…...

Opencv中的addweighted函数
一.addweighted函数作用 addweighted()是OpenCV库中用于图像处理的函数,主要功能是将两个输入图像(尺寸和类型相同)按照指定的权重进行加权叠加(图像融合),并添加一个标量值&#x…...
JVM垃圾回收机制全解析
Java虚拟机(JVM)中的垃圾收集器(Garbage Collector,简称GC)是用于自动管理内存的机制。它负责识别和清除不再被程序使用的对象,从而释放内存空间,避免内存泄漏和内存溢出等问题。垃圾收集器在Ja…...

linux arm系统烧录
1、打开瑞芯微程序 2、按住linux arm 的 recover按键 插入电源 3、当瑞芯微检测到有设备 4、松开recover按键 5、选择升级固件 6、点击固件选择本地刷机的linux arm 镜像 7、点击升级 (忘了有没有这步了 估计有) 刷机程序 和 镜像 就不提供了。要刷的时…...
Python爬虫(二):爬虫完整流程
爬虫完整流程详解(7大核心步骤实战技巧) 一、爬虫完整工作流程 以下是爬虫开发的完整流程,我将结合具体技术点和实战经验展开说明: 1. 目标分析与前期准备 网站技术分析: 使用浏览器开发者工具(F12&…...

基于Docker Compose部署Java微服务项目
一. 创建根项目 根项目(父项目)主要用于依赖管理 一些需要注意的点: 打包方式需要为 pom<modules>里需要注册子模块不要引入maven的打包插件,否则打包时会出问题 <?xml version"1.0" encoding"UTF-8…...

优选算法第十二讲:队列 + 宽搜 优先级队列
优选算法第十二讲:队列 宽搜 && 优先级队列 1.N叉树的层序遍历2.二叉树的锯齿型层序遍历3.二叉树最大宽度4.在每个树行中找最大值5.优先级队列 -- 最后一块石头的重量6.数据流中的第K大元素7.前K个高频单词8.数据流的中位数 1.N叉树的层序遍历 2.二叉树的锯…...

技术栈RabbitMq的介绍和使用
目录 1. 什么是消息队列?2. 消息队列的优点3. RabbitMQ 消息队列概述4. RabbitMQ 安装5. Exchange 四种类型5.1 direct 精准匹配5.2 fanout 广播5.3 topic 正则匹配 6. RabbitMQ 队列模式6.1 简单队列模式6.2 工作队列模式6.3 发布/订阅模式6.4 路由模式6.5 主题模式…...
AGain DB和倍数增益的关系
我在设置一款索尼CMOS芯片时,Again增益0db变化为6DB,画面的变化只有2倍DN的增益,比如10变为20。 这与dB和线性增益的关系以及传感器处理流程有关。以下是具体原因分析: 1. dB与线性增益的换算关系 6dB对应的理论线性增益应为&…...