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2025-07-28

C语言中数组长度计算与sizeof运算符的深度解析

C语言中数组长度计算与sizeof运算符的深度解析
一、C语言数组长度的本质在C语言中,数组长度并非显式存储的属性,而是通过编译时推导得到。计算数组长度的核心方法是:c int arr[] = {1, 2, 3, 4, 5}; size_t length = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); // 正确计算方式关键点解析 sizeof(arr):返回数组占用的总字节数 sizeof(arr[0]):返回单个元素的字节数 仅适用于真实数组:对指针或动态分配的数组无效(后文详述) 二、sizeof运算符的六大使用注意事项1. 区分数组与指针的场景c void func(int *param) { // sizeof(param) 返回指针大小(通常4/8字节),而非数组长度! }陷阱:当数组作为函数参数传递时,会退化为指针,此时无法通过sizeof计算长度。2. 动态内存分配的误用c int *dynamic_arr = malloc(10 * sizeof(int)); // sizeof(dynamic_arr) 仍然返回指针大小!解决方案:需要额外变量记录长度,这是C语言的显式内存管理特性决定...
2025年07月28日
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2025-07-23

Spark运行原理深度解析与实践总结

Spark运行原理深度解析与实践总结
本文深入剖析Apache Spark的核心运行原理,包括架构设计、任务调度机制和内存管理策略,并结合实际应用场景总结性能优化经验,帮助开发者理解Spark的高效运行机制。一、Spark的核心设计思想Spark之所以能成为大数据处理领域的标杆框架,关键在于其“内存计算”和“惰性执行”两大设计理念。 内存优先计算与MapReduce依赖磁盘读写不同,Spark将中间数据存储在内存中,减少I/O开销。例如,迭代式机器学习算法(如PageRank)在Spark上的性能可提升10倍以上。 弹性分布式数据集(RDD)RDD是Spark的核心抽象,具有以下特性: 不可变性:每次操作生成新RDD,便于容错 分区存储:数据自动分片并行处理 血缘关系(Lineage):记录RDD的衍生过程,丢失数据时可快速重建 scala // 示例:RDD的转换操作血缘 val rdd1 = sc.textFile("hdfs://data.log") val rdd2 = rdd1.filter(_.contains("ERROR")) println(rdd2.toDebugString) /...
2025年07月23日
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