Неопределенные символы для архитектуры x86_64: (Mac OS X 10.7)

Я работаю над MP для моего класса CS. Наши компьютерные лаборатории работают под ОС Linux, но я пытался скомпилировать код на своем домашнем компьютере (Mac OS X). Я получаю следующую ошибку:

Undefined symbols for architecture x86_64:
"_tdestroy", referenced from:
_dictionary_destroy in libdictionary.o
_dictionary_destroy_free in libdictionary.o
ld: symbol(s) not found for architecture x86_64

Я пытался найти решение в Интернете, но безуспешно. Мы используем следующие макросы в Makefile:

CC = gcc
INC = -I.
FLAGS = -g -W -Wall
LIBS = -lpthread

Любые идеи?

c compiler-errors makefile

14.04.2012

ошибка ссылки указывает на то, что вы не включаете один или несколько необходимых файлов при компиляции. Как вы его составляете? 15.04.2012
просто используя предоставленный Makefile 15.04.2012
это происходит из ‹search.h› 15.04.2012

Ответы:

Из справочной страницы GNU tdestroy:

SVr4, POSIX.1-2001. The function tdestroy() is a GNU extension

Это означает, что эта функция недоступна в OS X.

РЕДАКТИРОВАТЬ: поместите это после включения:

#ifndef _GNU_SOURCE
void tdestroy(void *root, void (*free_node)(void *nodep)) { }
#endif

Вы можете попытаться реализовать tdestroy с помощью twalk/tdelete/free - это не должно быть очень сложно сделать, но оставить его пустым тоже должно работать (но это создаст утечку памяти в OSX).

РЕДАКТИРОВАТЬ 2: добавлена ссылка на справочную страницу (10 раз для Кэмерона)

14.04.2012

Есть исправление, создайте собственную реализацию функции или просто оставьте тело пустым. Я обновлю исходный ответ. 15.04.2012

ссылка на справочную страницу для ссылка 15.04.2012

Сейчас компилируется!! Большое спасибо! :D Я не собираюсь использовать tdestroy, так что реализация не нужна! 15.04.2012

Новые материалы

Как проанализировать работу вашего классификатора?

Не всегда просто знать, какие показатели использовать С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..

Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)

Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv) Автор : Бар Лайт Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..

Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]

Как вы сегодня, ребята? В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..

Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter

Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение. В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..

Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js

Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm. Оглавление Глоссарий I. Новый пакет 1.1 советы по инициализации..

Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!

Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных. Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..

ИИ в аэрокосмической отрасли

Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..

Метки

Machine Learning JavaScript Data Science Artificial Intelligence Software Development Python Web Development Coding Deep Learning AI React Software Engineering Nodejs Java Front End Development Typescript Computer Science Data Algorithms Development NLP Tech Programming Languages CSS ChatGPT HTML Python Programming Javascript Tips Angular Computer Vision Data Visualization Neural Networks Startup Tutorial Statistics Productivity Reactjs Learning