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【如何查看mt源码】【roblox幸运方块源码】【50关源码搭配】函数的源码_函数的源码怎么查询

2024-11-23 12:54:26 来源:典当行系统源码是什么

1.如何查看python库函数的函数代码?
2.matlab求1-10的阶乘的函数源程序及算法解释。
3.c语言中根号函数怎么实现
4.Pandas中loc和iloc函数用法详解(源码+实例)
5.PHP7源码之array_unique函数分析

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如何查看python库函数的代码?

       1. Python的所有版本源代码可以从官方网站下载:[Python 官方下载地址](pare_func_t cmp 这行代码没看懂,不清楚是源码做什么的。compare_func_t 在 /Zend/zend_types.h 中定义:应该是查询定义了一个指向int 型返回值且带有两个指针常量参数的函数指针类型,没有查到相关资料,函数先搁着,码函如何查看mt源码继续往下看。源码

       参数解析

       ZEND_PARSE_PARAMETERS_START(1,查询 2),第一个参数表示必传参数个数,函数第二个参数表示最多参数个数,码函即该函数参数范围是源码 1-2 个。

       数组元素个数判断

       这段代码很容易看懂,查询当数组为空或只有 1 个元素时,函数roblox幸运方块源码无需去重操作,码函直接将array 拷贝到新数组 return_value来返回即可。源码

       分配持久化内存

       这一步只有当sort_type 为 PHP_SORT_STRING 时才执行。在下面可以看到调用 zend_hash_init 初始化了 array,调用 zend_hash_destroy 释放持久化的内存。

       设置比较函数

       进行具体比较顺序控制的50关源码搭配函数指针是cmp,是通过向 php_get_data_compare_func 传入 sort_type 和 0 得到的,sort_type 也就是 SORT_STRING 这样的标记。

       php_get_data_compare_func 在 array.c 文件中定义(即与 array_unique 函数同一文件),代码过长,这里只贴出默认标记为 SORT_STRING 的代码:

       在前面的代码中,我们可以看到,竞价最终章源码cmp = php_get_data_compare_func(sort_type, 0); 的第二个参数,即参数 reverse 的值为 0,也就是当 sort_type 为 PHP_SORT_STRING 时,调用的是 php_array_data_compare_string 函数,即 SORT_STRING 采用 php_array_data_compare_string 进行比较。继续展开 php_array_data_compare_string 函数:

       可以得到这样一条调用链:

       string_compare_function 是pvp无礼恐惧源码一个 ZEND API,在 /Zend/zend_operators.c 中定义:

       可以看到,SORT_STRING 使用 zend_binary_strcmp 函数进行字符串比较。下面的代码是 zend_binary_strcmp 的实现(也在 /Zend/zend_operators.c 中):

       上面的代码是比较两个字符串。也就是SORT_STRING 排序方式的底层实现是 C 语言的 memcmp,即它对两个字符串从前往后,按照逐个字节比较,一旦字节有差异,就终止并比较出大小。

       数组排序

       这段代码初始化一个新的数组,然后将值拷贝到新数组,然后调用zend_sort 排序函数对数组进行排序。排序算法在 /Zend/zend_sort.c 中实现,注释有这样一句话:

       Derived from LLVM's libc++ implementation of std::sort.

       这个排序算法是基于LLVM 的 libc++ 中的 std::sort 实现的,算是快排的优化版,当元素数小于等于时有特殊的优化,当元素数小于等于 5 时直接通过 if else 嵌套判断排序。代码就不贴出来了。

       数组去重

       回到array_unique 上,继续看代码:

       遍历排序好的数组,然后删除重复的元素。

       众周所知,快排的时间复杂度是O(nlogn),因此,array_unique 函数的时间复杂度是O(nlogn)。array_unique 底层调用了快排算法,加大了函数运行的时间开销,当数据量很大时,会导致整个函数的运行较慢。