优先级
|
运算符
|
名称或含义
|
使用形式
|
结合方向
|
说明
|
1
|
[]
|
数组下标
|
数组名[常量表达式]
|
左到右
|
|
()
|
圆括号
|
(表达式)/函数名(形参表)
|
|
.
|
成员选择(对象)
|
对象.成员名
|
|
->
|
成员选择(指针)
|
对象指针->成员名
|
|
2
|
-
|
负号运算符
|
-表达式
|
右到左
|
单目运算符
|
(类型)
|
强制类型转换
|
(数据类型)表达式
|
|
++
|
自增运算符
|
++变量名/变量名++
|
单目运算符
|
--
|
自减运算符
|
--变量名/变量名--
|
单目运算符
|
*
|
取值运算符
|
*指针变量
|
单目运算符
|
&
|
取地址运算符
|
&变量名
|
单目运算符
|
!
|
逻辑非运算符
|
!表达式
|
单目运算符
|
~
|
按位取反运算符
|
~表达式
|
单目运算符
|
sizeof
|
长度运算符
|
sizeof(表达式)
|
|
3
|
/
|
除
|
表达式/表达式
|
左到右
|
双目运算符
|
*
|
乘
|
表达式*表达式
|
双目运算符
|
%
|
余数(取模)
|
整型表达式/整型表达式
|
双目运算符
|
4
|
+
|
加
|
表达式+表达式
|
左到右
|
双目运算符
|
-
|
减
|
表达式-表达式
|
双目运算符
|
5
|
<<
|
左移
|
变量<<表达式
|
左到右
|
双目运算符
|
>>
|
右移
|
变量>>表达式
|
双目运算符
|
6
|
>
|
大于
|
表达式>表达式
|
左到右
|
双目运算符
|
>=
|
大于等于
|
表达式>=表达式
|
双目运算符
|
<
|
小于
|
表达式<表达式
|
双目运算符
|
<=
|
小于等于
|
表达式<=表达式
|
双目运算符
|
7
|
==
|
等于
|
表达式==表达式
|
左到右
|
双目运算符
|
!=
|
不等于
|
表达式!= 表达式
|
双目运算符
|
8
|
&
|
按位与
|
表达式&表达式
|
左到右
|
双目运算符
|
9
|
^
|
按位异或
|
表达式^表达式
|
左到右
|
双目运算符
|
10
|
|
|
按位或
|
表达式|表达式
|
左到右
|
双目运算符
|
11
|
&&
|
逻辑与
|
表达式&&表达式
|
左到右
|
双目运算符
|
12
|
||
|
逻辑或
|
表达式||表达式
|
左到右
|
双目运算符
|
13
|
?:
|
条件运算符
|
表达式1? 表达式2: 表达式3
|
右到左
|
三目运算符
|
14
|
=
|
赋值运算符
|
变量=表达式
|
右到左
|
|
/=
|
除后赋值
|
变量/=表达式
|
|
*=
|
乘后赋值
|
变量*=表达式
|
|
%=
|
取模后赋值
|
变量%=表达式
|
|
+=
|
加后赋值
|
变量+=表达式
|
|
-=
|
减后赋值
|
变量-=表达式
|
|
<<=
|
左移后赋值
|
变量<<=表达式
|
|
>>=
|
右移后赋值
|
变量>>=表达式
|
|
&=
|
按位与后赋值
|
变量&=表达式
|
|
^=
|
按位异或后赋值
|
变量^=表达式
|
|
|=
|
按位或后赋值
|
变量|=表达式
|
|
15
|
,
|
逗号运算符
|
表达式,表达式,…
|
左到右
|
从左向右顺序运算
|
说明:
同一优先级的运算符,运算次序由结合方向所决定。
简单记就是:!
> 算术运算符 > 关系运算符 > && > || > 赋值运算符
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机器学习 机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。它专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径。 机器学习的发展历程可以追溯到20世纪50年代,当时Arthur Samuel在IBM开发了第一个自我学习程序,一个西洋棋程序,这标志着机器学习的起步。随后,Frank Rosenblatt发明了第一个人工神经网络模型——感知机。在接下来的几十年里,机器学习领域取得了许多重要的进展,包括最近邻算法、决策树、随机森林、深度学习等算法和技术的发展。 机器学习有着广泛的应用场景,如自然语言处理、物体识别和智能驾驶、市场营销和个性化推荐等。通过分析大量的数据,机器学习可以帮助我们更好地理解和解决各种复杂的问题。例如,在自然语言处理领域,机器学习技术可以实现机器翻译、语音识别、文本分类和情感分析等功能;在物体识别和智能驾驶领域,机器学习可以通过训练模型来识别图像和视频中的物体,并实现智能驾驶等功能;在市场营销领域,机器学习可