C++ 函数无法直接返回局部数组，因为在函数调用结束后，该数组可能不再存在于内存中。解决此问题的一种方法是在函数中使用静态数组。由于静态数组的生命周期是整个程序，因此可以轻松地从 C++ 函数中返回它，而不会出现上述问题。以下给出了一个演示此方法的程序。示例 实时演示#include using namespace std; int *retArray() {    static int arr[10];    for(int i = 0; i

在 C 中，可以轻松地将二维数组作为参数传递给函数。以下给出了一个演示此方法的程序，其中数组的两个维度都在全局范围内指定。示例 实时演示#include const int R = 4; const int C = 3; void func(int a[R][C]) {    int i, j;    for (i = 0; i < R; i++)    for (j = 0; j < C; j++)    a[i][j] += 5; ; } int main() {    int a[R][C];    int i, j;    for (i = 0; i < R; i++)    for (j = 0; ... 阅读更多

可以使用单个指针在 C 中动态分配二维数组。这意味着使用 malloc 分配大小为 row*column*dataTypeSize 的内存块，并且可以使用指针算术来访问矩阵元素。以下给出了一个演示此方法的程序。示例实时演示 #include #include int main() { int row = 2, col = 3; int *arr = (int *)malloc(row * col * sizeof(int)); int i, j; for (i = 0; i < row; i++) ... 阅读更多

以下详细介绍了指针和数组，并展示了它们之间的区别。指针指针是一个存储另一个变量地址的变量。当为变量分配内存时，指针指向该变量的内存地址。一元运算符 ( * ) 用于声明指针变量。以下是指针声明的语法。datatype *variable_name;这里，datatype 是变量的数据类型，例如 int、char、float 等，variable_name 是用户指定的变量名。以下给出了一个演示指针的程序。示例 实时演示#include int main () { ... 阅读更多

使用 new 运算符表示请求在堆上分配内存。如果可用内存足够，它会初始化内存并将它的地址返回给指针变量。只有当数据对象应保留在内存中直到调用 delete 时，才应使用 new 运算符。否则，如果不使用 new 运算符，则对象会在超出范围时自动销毁。换句话说，使用 new 的对象是手动清理的，而其他对象在超出范围时会自动清理。以下是 new 运算符的语法。pointer_variable ... 阅读更多

Tkinter 是一个非常流行且易于使用的 GUI 应用程序开发工具。使用 Tkinter 可以轻松地开发 GUI 游戏。这里我们也尝试开发一个颜色游戏。在这个游戏中，玩家需要输入屏幕上显示的单词的颜色，这样分数就会增加 1，玩这个游戏的总时间是 30 秒，在这个游戏中使用的颜色有红色、蓝色、绿色、粉色、黑色、黄色、橙色、白色、紫色和棕色。界面将以不同的颜色显示不同颜色的名称。用户必须识别颜色并输入正确的颜色名称 ... 阅读更多

新闻 API 是一个非常著名的 API，用于从任何网站搜索和获取新闻文章，使用此 API，任何人都可以从任何网站获取前 10 条新闻标题。但是，使用此 API 需要一个 API 密钥。示例代码 import requests def Topnews(): # BBC 新闻 api my_api_key="Api_number” my_url = = " https://newsapi.org/v1/articles?source=bbc-news&sortBy=top&apiKey=my_api_key" my_open_bbc_page = requests.get(my_url).json() my_article = my_open_bbc_page["articles"] my_results = [] for ar in my_article: ... 阅读更多

闵可夫斯基距离是一种度量，在赋范向量空间中，结果是闵可夫斯基不等式。闵可夫斯基距离用于向量的距离相似性。scipy.spatial.distance.minkowski >>> from scipy.spatial import distance >>> distance.minkowski([1, 0, 0], [0, 1, 0], 1) 2.0 >>> distance.minkowski([1, 0, 0], [0, 1, 0], 2) 1.4142135623730951 >>> distance.minkowski([1, 0, 0], [0, 1, 0], 3) 1.2599210498948732 >>> distance.minkowski([1, 1, 0], [0, 1, 0], 1) 1.0 >>> distance.minkowski([1, 1, 0], [0, 1, 0], 2) 1.0 >>> distance.minkowski([1, 1, 0], [0, 1, 0], 3) 1.0 示例代码 from math import * from decimal import Decimal ... 阅读更多

我们的任务是抓取网页并统计单词的出现频率。最终检索出现频率最高的单词。首先，我们使用 request 和 beautiful soup 模块，借助这些模块创建网络爬虫，从网页中提取数据并存储到列表中。示例代码 import requests from bs4 import BeautifulSoup import operator from collections import Counter def my_start(url): my_wordlist = [] my_source_code = requests.get(url).text my_soup = BeautifulSoup(my_source_code, 'html.parser') for each_text in my_soup.findAll('div', {'class':'entry-content'}): ... 阅读更多

这里我们使用正则表达式包从URL文本文件中提取电子邮件ID。给定URL文本文件。使用正则表达式包，我们定义电子邮件ID的模式，然后使用findall()函数，使用此方法检查与该模式匹配的文本。输入文本= 请联系我们 contact@tutorialspoint.com 获取更多信息。"+\ " 您也可以在 feedback@tutorialspoint.com 处提供反馈" 输出 ['contact@tutorialspoint.com ', 'feedback@tutorialspoint.com'] 示例代码 import re my_text = "Please contact us at contact@tutorialspoint.com for further information."+\ " You can also give feedback at feedback@tutorialspoint.com" my_emails = re.findall(r"[a-z0-9\.\-+_]+@[a-z0-9\.\-+_]+\.[a-z]+", ... 阅读更多