博客
关于我
c语言结构体
阅读量:614 次
发布时间:2019-03-13

本文共 1000 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

结构体的简单定义

在C语言中,结构体是一种用户自定义的数据类型,允许我们在同一个数据结构中存储不同类型的数据。以下是一个简单的学生结构体的定义及其使用示例。

#include 
#include
#include
using namespace std; struct student { char name[10]; // 学生姓名 int grade; // 学生成绩 int age; // 学生年龄}; int main() { student s; // 声明一个学生结构体变量 scanf("%s %d %d", &s.name, &s.grade, &s.age); // 使用scanf函数读取输入数据并存储在结构体中 printf("%s %d %d", s.name, s.grade, s.age); // 使用printf函数输出结构体中的数据}

结构体的排序

如果我们有一个包含多个学生记录的结构体数组,我们可以使用标准的排序函数对这些记录进行排序。以下是一个简单的排序例子,按学生年龄升序排序。

#include 
#include
using namespace std; struct stu { char name[10]; int age; int grade;}; stu arr[100]; // 定义一个包含100个学生结构体的数组bool cmp(const stu& x, const stu& y) { // 比较函数,返回x的年龄是否小于y的年龄 return x.age < y.age;}int main() { // ... 代码填充,例如读取数据并存储在数组中 ... sort(arr, arr+100, cmp); // 使用sort函数对数组进行排序}

这段代码使用了标准的 sorting 算法(默认情况下是快速排序),并使用了一个比较函数 cmp 来指定排序的依据是学生的年龄。通过这种方式,我们可以对学生记录进行顺序排列,方便后续的数据处理或输出。

转载地址:http://rtkaz.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 初学者指南 -- 什么是迁移学习?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 十分钟掌握Pytorch搭建神经网络的流程
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV11自定义数据集实现车辆事故检测(有源码,建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8实现高级目标检测和区域计数
查看>>
VS2003 Front Page Server Extension
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV8的药丸/片剂类型识别
查看>>