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1.嵌入式C语言——断言函数assert()的源码应用，你又了解多少？
2.Java核心概念(3)：使用Java断言
3.求频率细化分析zoomfft的源码C++源代码

嵌入式C语言——断言函数assert()的应用，你又了解多少？

       断言，源码作为编程语言中检查假设条件的源码特性，广泛应用于多种编程环境。源码其核心在于，源码扣点点源码断言函数 assert 通过评估表达式 expression 的源码值来决定是否停止程序执行。若 expression 为假（即值为0），源码断言将打印错误信息至标准错误流 stderr，源码并通过 abort 函数终止程序运行。源码反之，源码若 expression 为真，源码则 assert 无任何操作。源码

       断言主要用于验证程序中的源码条件，确保开发阶段的源码正确性。在实际应用场景中，断言的使用遵循以下原则：

       1. 验证函数的先决条件。确保函数输入符合要求，如非空指针，怎样有源码以此捕捉和预防问题。

       2. 检验算法的不完整性。监控算法中的不变性，例如指针不为空，值始终为正数等，以捕捉潜在错误。

       3. 用于单元测试。即使不是最常用的测试方法，断言仍可验证函数输出与预期一致。源码网站软件

       4. 验证后置条件。确保函数执行后，特定条件如返回值范围符合预期。

       断言在开发和测试阶段极为重要，但在发布程序时通常会被禁用。原因包括影响用户体验、潜在安全风险及优化性能考量。在C语言中，可通过宏NDEBUG禁用 assert 的39社区源码功能，方法包括：

       1. 源代码中禁用：在代码中定义NDEBUG宏，以此阻止所有 assert 的执行。

       2. 编译时禁用：在编译命令行中加入NDEBUG宏，如使用GCC编译器时。

       总结而言，断言是调试工具，帮助识别并解决问题，但不应取代生产环境中的错误处理机制。断言用于处理不可预知的夸搜源码非法情况，而潜在的错误则应通过错误处理代码处理。在使用断言时，需遵循原则，确保其仅在可靠数据上使用，对于外部数据应使用错误处理代码，以维护代码质量和可靠性。

Java核心概念(3)：使用Java断言

       Java核心概念(3)：深入理解Java断言

       Java的assert关键字是一种强大的工具，用于验证程序的内部假设或状态。它在Java 1.4版本中引入，尽管存在已久，但使用率并不高。断言能简化代码，增强可读性，尤其是在检查关键条件以确保程序正常运行时。

       Java断言的启用需要特别注意。在Java 1.4之前，使用"assert"作为命名可能引发命名冲突。为了兼容，JVM默认禁用断言，通过添加"-enableassertions"或"-ea"命令行参数来开启。可以针对特定包和类进行启用或禁用。

       添加断言时，只需用assert关键字附带布尔条件，或提供一个字符串以在失败时提供详细信息。运行时，如果断言失败，会自动抛出AssertionError，除非处理得当，否则视为不可恢复的错误。

       尽管assertions在默认情况下不启用，但它们依然是个易被忽视的特性。最佳实践是，即使它们可用，也不要假设它们总是会被执行。在使用时，务必记住它们的存在和可能的影响。

       总之，Java的assert关键字是一种强大的调试工具，尽管其存在已久，但利用得当可以提升代码质量和开发效率。源代码示例和详细信息可以在GitHub上获取。

求频率细化分析zoomfft的C++源代码

       //下面的FFT我用了很多年了：

       // 离散傅里叶变换DFT代码：

       int DFT (long count, CComplex * input, CComplex * output)

       {

        assert(count);

        assert(input);

        assert(output);

        CComplex F, X, T, W; int n, i;

        long N = abs(count); long Inversing = count < 0? 1: -1;

        for(n = 0; n < N ; n++){ // compute from line 0 to N-1

        F = CComplex(0.0f, 0.0f); // clear a line

        for(i = 0; i < N; i++) {

        T = input[i];

        W = HarmonicPI2(Inversing * n * i, N);

        X = T * W;

        F += X; // fininshing a line

        }//next i

        // save data to outpus

        memcpy(output + n, &F, sizeof(F));

        }//next n

        return 0;

       }//end DFT

       //快速傅里叶变换代码FFT

       int fft (long count, CComplex * input, CComplex * output)

       {

        assert(count);

        assert(input);

        assert(output);

        int N = abs(count); long Inversing = count < 0? -1: 1;

        if (N % 2 || N < 5) return DFT(count, input, output);

        long N2 = N / 2;

        CComplex * iEven = new CComplex[N2]; memset(iEven, 0, sizeof(CComplex) * N2);

        CComplex * oEven = new CComplex[N2]; memset(oEven, 0, sizeof(CComplex) * N2);

        CComplex * iOdd = new CComplex[N2]; memset(iOdd , 0, sizeof(CComplex) * N2);

        CComplex * oOdd = new CComplex[N2]; memset(oOdd , 0, sizeof(CComplex) * N2);

        int i = 0; CComplex W;

        for(i = 0; i < N2; i++) {

        iEven[i] = input[i * 2];

        iOdd [i] = input[i * 2 + 1];

        }//next i

        fft(N2 * Inversing, iEven, oEven);

        fft(N2 * Inversing, iOdd, oOdd );

        for(i = 0; i < N2; i++) {

        W = HarmonicPI2(Inversing * (- i), N);

        output[i] = oEven[i] + W * oOdd[i];

        output[i + N2] = oEven[i] - W * oOdd[i];

        }//next i

        return 0;

       }//end FFT