首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

#define,EQ(a,b)((a)==(b))是什么意思?

这是一个C语言中的宏定义,它定义了一个名为EQ的函数,用于比较两个值是否相等。

#define是C语言中的预处理指令,用于定义宏。在这个例子中,宏名为EQ,它接受两个参数a和b。

((a)==(b))是一个条件表达式,用于比较两个值是否相等。在这个例子中,它比较了参数a和b是否相等。

当使用这个宏时,它将被替换为((a)==(b)),例如:

代码语言:c
复制
int a = 1;
int b = 1;
if (EQ(a, b)) {
    printf("a and b are equal\n");
} else {
    printf("a and b are not equal\n");
}

这段代码将输出"a and b are equal",因为a和b的值是相等的。

这个宏定义可以用于任何需要比较两个值是否相等的地方,以简化代码并提高可读性。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • b4什么意思_f0是什么

    , “id”: “1577699679” }} {“Basic”[“10078″,”0″,”false”],”FileRW”:{ “operation”: “write”, “data”: “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...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...1577699679”}} {“Basic”:[“10078″,”16″,”false”],”InvokeApi”:{“read”:{“handle”:”49″,”buffer”:”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...nbyte”:”65557″,”id”:”1444149052″,”path”:”2f73746f726167652f656d756c617465642f302f44796e616d69632e61706b”...int”:”65557″}}} {“Basic”:[“10078″,”16″,”false”],”InvokeApi”:{“read”:{“handle”:”49″,”buffer”:”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

    81010

    BTree,B-Tree,B+Tree,B*Tree都是什么

    B树、B-树、B+树、B*树都是什么 B树 即二叉搜索树:        1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);        2.所有结点存储一个关键字;       ...B树都是在原B树的基础上加上平衡算法,即“平衡二叉树”;如何保持B树结点分布均匀的平衡算法是平衡二叉树的关键;平衡算法是一种在B树中插入和删除结点的策略; B-树 是一种多路搜索树(并不是二叉的):...M/2的结点;删除结点时,需将两个不足M/2的兄弟结点合并; B+树        B+树是B-树的变体,也是一种多路搜索树:        1.其定义基本与B-树同,除了:        2.非叶子结点的子树指针与关键字个数相同...B+的搜索与B-树也基本相同,区别是B+树只有达到叶子结点才命中(B-树可以在非叶子结点命中),其性能也等价于在关键字全集做一次二分查找;        B+的特性:        1.所有关键字都出现在叶子结点的链表中...树 是B+树的变体,在B+树的非根和非叶子结点再增加指向兄弟的指针; ?

    65950

    B树、B+树到底是什么

    BB树又称多路平衡查找树,B树中所有结点的孩子个数的最大值称为B树的阶,通常用m表示。一般从查找效率考虑,通常要求m>=3....B树的高度 B树的高度不包括最后的不带任何信息的叶结点所在的那一层。...若n>=1,则对任意一棵包含n个关键字、高度为h、阶数为m的B树: 因为B树中每个结点最多有m棵子树,m-1个关键字,所以在一棵高度为h的m阶B树中关键字的个数应满足n<=(m-1)(1+m+m^2 +...B树的查找包含两个基本操作: 在B树中找结点 在结点内找关键字。 由于B树常存储在磁盘上,因此前一个查找操作是在磁盘上进行的,而后一个查找操作是在内存中继续的。...B+树 B+树是对应数据库所需而出现的一种B树的变形树。

    1.4K40

    学术科普:A刊、B刊、C刊、核心,是什么意思

    科普:A刊、B刊、C刊、核心 是什么意思? 来源 | 网络 编辑 | 学术君 许多人评职称、拿学位或者找工作的时候,有的单位有规定,必须有发表在A刊上的论文才行。那么A刊到底是什么意思呢? ?...A类、B类、C类是一些单位对学术期刊的水平的简单认定,各单位不一定,标准也不一致。...各单位根据各自依托的文件,结合自己单位的研究特点,将刊物划归为A类,其次为B类,再次为C类(有些单位成为一、二、三类),其中C类刊物有时他们会给称作C刊。 但C刊也有另外一个常用概念。...有人说,南大核心是985,北大核心是211,就是这个意思。 那么,有没有D刊呢?这个要看每个单位自己的说法了。有很多不是核心的期刊,有刊号,通常被称为省级期刊,权且算作D吧。

    15.9K40

    B2B集成解决方案的功能是什么

    在这种环境下,所有公司都需要一种手段来更有效地与贸易伙伴进行业务交易,答案就是B2B整合。 什么是B2B集成解决方案? 首先,让我们简单定义一下什么是B2B集成。...与EDI一样,B2B集成解决方案使重要的业务数据能够在组织之间共享,而与每个合作伙伴使用的技术格式,文档标准或通信协议无关。 B2B集成解决方案的特性是什么?...有许多B2B集成解决方案可供选择——无论是本地部署的B2B集成软件还是基于云的B2B集成工具——每种方案都有自己专属的特性。然而,您应该在B2B集成平台中寻找一些核心组件。...B2B集成解决方案必须能够支持最广泛的B2B标准。 传输协议 领先的B2B集成解决方案随附通信适配器库,该适配器支持所有流行的Internet传输协议(AS2,FTP,MQ等)。...实现与企业应用程序的端到端集成的能力对于帮助实现B2B业务流程的自动化非常重要。 映射和转换 任何B2B集成解决方案的关键组件都是转换器。转换器将B2B文档从一种格式转换为另一种格式。

    63230

    【说站】mysql B+Tree索引是什么

    mysql B+Tree索引是什么 概念 1、B+Tree是在B-Tree基础上的一种优化,使其更适合实现外存储索引结构。...在B+Tree中,所有数据记录节点都是按照键值大小顺序存放在同一层的叶子节点上,而非叶子节点上只存储key值信息,这样可以大大加大每个节点存储的key值数量,降低B+Tree的高度。...与B-Tree区别 B+的搜索与B-树也基本相同,区别是B+树只有达到叶子结点才命中(B-树可以在非叶子结点命中) (1)所有关键字都出现在叶子结点的链表中(稠密索引),且链表中的关键字恰好是有序的;(...(区别B-的第三条) (4)根节点横向也有链指针(方便快速顺藤摸瓜嘛,没这个指针,就算下一个取的值是挨着的邻居,也得跑个圈才能拿到) 使用说明 2、B+Tree索引是大多数MySQL存储引擎的默认索引类型...以上就是mysql B+Tree索引的介绍,希望对大家有所帮助。更多mysql学习指路:MySQL 推荐操作系统:windows7系统、mysql5.8、DELL G3电脑

    37740

    是什么影响了MySQL索引B+树的高度?

    提到MySQL,想必大多后端同学都不会陌生,提到B+树,想必还是有很大部分都知道InnoDB引擎的索引实现,利用了B+树的数据结构。 那InnoDB 的一棵B+树可以存放多少行数据?它又有多高呢?...Q2:原来Page1有10条数据,在插入第11条数据的时候进行页裂变,根据对B-Tree、B+Tree特性的了解,那这至少是一颗11阶的树,裂变之后每个结点的元素至少为11/2=5个,那是不是应该页裂变之后主键...3InnoDB引擎索引高度 回到开篇的问题:InnoDB 的一棵B+树可以存放多少行数据?它又有多高呢?...这里我们假设一行记录的数据大小为1k左右 总结一下: 如果B+树高度为2的话,那么这棵B+树的存放总记录数为:根节点指针数*单个叶子节点记录行数 = 16kb/14 * 16 大约 1.8w+ 数据。...如果B+树高度为3的话,那么这棵B+树的存放总记录数为:根节点指针数*单个叶子节点记录行数 = 16kb/14 * 16kb/14 * 16 大约2kw+数据。

    44310

    视频帧里的I帧、P帧、B是什么

    5)视频流中的PTS和DTS又是什么?什么是I帧、P帧、B帧?I帧:intra picture,帧内编码帧。...* B帧需要参考其前一个I帧或者P帧及其后面的一个P帧来生成一张完整的视频画面,P帧与B帧去掉的是视频帧在时间维度上的冗余信息。...B帧特点:1)B帧是由前面的I或P帧和后面的P帧来进行预测的;2)B帧传送的是它与前面的I或P帧和后面的P帧之间的预测误差及运动矢量;3)B帧是双向预测编码帧;4)B帧压缩比最高,因为它只反映参考帧间运动主体的变化情况...视频流中的DTS和PTS又是什么?DTS主要用于视频的解码,全称是Decoding Time Stamp, 为解码时间戳。...在没有B帧的情况下,DTS和PTS的输出顺序是一样的。因为B帧的双向预测打乱了解码和显示的顺序,所以一旦存在B帧,PTS与DTS势必就会不同。

    2400

    在互联网行业中,to B 和 to C 到底是什么?

    在互联网行业中,“to B”(To Business)和 “to C”(To Customer)是两种不同的商业模式,它们主要区分在于目标客户群体的不同。..."To B",即面向企业的商业模式,专指企业对企业(Business to Business)的服务或产品销售。...在 “To B” 模式下,产品和服务往往较为复杂,且需要考虑个性化和定制开发相关内容。运营商主要依靠销售产品、项目实施和增值服务来获取利润,重视的是与企业客户建立长期、稳定的合作关系。...与 “To B” 相比,“To C” 的功能较为简单,追求的是标准化,其盈利模式通常不靠主营业务存活,而是通过吸引大量用户访问并通过流量经济来赚取利润。...“To B” 模式更注重于提供定制化解决方案和增值服务,以满足企业客户的特定需求;而 “To C” 模式则更侧重于通过互联网平台直接触达广大消费者,追求用户体验和服务的便捷化和标准化。

    6.9K00

    大模型参数大小,占用多少字节,验证环节需要多少算力;“100B Token,支持8K上下文”是什么意思 ;Llama模型;

    目录大模型参数大小,占用多少字节,验证环节需要多少算力一、主流大模型参数大小及占用字节数二、验证环节所需算力“100B Token,支持8K上下文”是什么意思 一、100B Token二、支持8K上下文总结...以下是一个基于Llama3 70B模型的算力测算示例:客户需求:算法Llama3 70B,100B Token,支持8K上下文,5 Epoch,30天内完成训练及验证。...“100B Token,支持8K上下文”是什么意思 “100B Token,支持8K上下文”这一描述,在自然语言处理(NLP)领域,通常指的是某个语言模型或系统的两个关键特性。...Llama-2发布时间:2023年7月参数量版本:7B、13B、34B、70B特点:相比Llama-1,Llama-2将预训练的语料扩充到了2T token,同时将模型的上下文长度从2048翻倍到了4096...在Llama模型中,参数量以“B”(十亿)为单位进行表示,例如7B、13B、30B等。参数量越大的模型通常能够处理更复杂的任务,但也需要更多的计算资源和时间来训练和推理。

    26740
    领券