《C语言都有哪些字符串处理函数?》

【C语言】字符串操作函数详解 这些头文件提供了字符串操作所需的函数声明。以下是常用字符串操作函数的详细讲解,包括每个函数的参数、返回值说明以及示例代码。每个函数的使用说明还包括了适当的表格以帮助理解其功能和用法。 阅读详情

目录

17个字符串处理函数

1. gets()--读

2.fgets()--从指定文件内读

3.puts()--输出

4.fputs()--写入到指定文件中

5.strlen()--计算字符串长度

6.strcpy()--复制

7.strncpy()--复制前n个字符

8.strcat()--字符串连接

9.strncat()--将前n个字符连接

10.strcmp()--比较字符串大小

11.strncmp()--比较前n个字符大小

12.sprintf()

13.sscanf()

14.strchr()--查找字符

15.strstr()--查找字符串

16.strtok()--分割

17.atoi()--扫描数字


17个字符串处理函数

1. gets()--读

#include <stdio.h> 
char *gets(char *s); 

功能:从标准输入读入字符,并保存到 s 指定的内存空间,直到出现换行符或读到文件结尾为止。

参数

s:字符串首地址

返回值

成功:读入的字符串

失败:NULL

gets(str)与 scanf("%s",str)的区别:

1.gets(str)允许输入的字符串含有空格

2.scanf(“%s”,str)不允许含有空格

3.注意:由于 scanf()和 gets()无法知道字符串 s 大小,必须遇到换行符或读到 文件结尾为止才接收输入,因此容易导致字符数组越界(缓冲区溢出)的情况。

2.fgets()--从指定文件内读

#include <stdio.h> 
char *fgets(char *s, int size, FILE *stream);

功能:从 stream 指定的文件内读入字符,保存到 s 所指定的内存空间,直到出现换行字符、 读到文件结尾或是已读了 size - 1 个字符为止,最后会自动加上字符 ‘\0’ 作为字符串结束。

参数

s:字符串

size:指定最大读取字符串的长度(size - 1)

stream:文件指针,如果读键盘输入的字符串,固定写为 stdin

返回值

成功:成功读取的字符串读到文件尾

出错: NULL。

fgets()在读取一个用户通过键盘输入的字符串的时候,同时把用户输入的回车也做为字符串的一部分。通过 scanf 和 gets 输入一个字符串的时候,不包含结尾的“\n”,但通过 fgets 结尾多了“\n”。fgets()函数是安全的,不存在缓冲区溢出的问题。

3.puts()--输出

#include <stdio.h> 
int puts(const char *s);

功能 标准设备输出 s 字符串,在输出完成后自动输出一个’\n’。

参数 s:字符串首地址

返回值 成功:非负数 失败:-1

4.fputs()--写入到指定文件中

#include <stdio.h> 
int fputs(const char * str, FILE * stream);

功能: 将 str 所指定的字符串写入到 stream 指定的文件中, 字符串结束符 ‘\0’ 不写入文件。

参数

str:字符串

stream:文件指针,如果把字符串输出到屏幕,固定写为 stdout

返回值

成功:0 失败:-1

fputs()是 puts()的文件操作版本,但 fputs()不会自动输出一个’\n’。

5.strlen()--计算字符串长度

#include <string.h> 
size_t strlen(const char *s);
功能
计算指定指定字符串 s 的长度,不包含字符串结束符‘\0’

参数
s:字符串首地址

返回值
字符串 s 的长度,size_t 为 unsigned int 类型

 6.strcpy()--复制

#include <string.h> 
char *strcpy(char *dest, const char *src);

功能:把 src 所指向的字符串复制到 dest 所指向的空间中,’\0’也会拷贝过去。

参数

dest:目的字符串首地址

src:源字符首地址

返回值

成功:返回 dest 字符串的首地址

失败:NULL

注意:如果参数 dest 所指的内存空间不够大,可能会造成缓冲溢出的错误情况。

7.strncpy()--复制前n个字符

#include <string.h> 
char *strncpy(char *dest, const char *src, size_t n);

功能:把 src 指向字符串的前 n 个字符复制到 dest 所指向的空间中,是否拷贝结束符看指定 的长度是否包含’\0’。

参数:

dest:目的字符串首地址

src:源字符首地址

n:指定需要拷贝字符串个数

返回值:

成功:返回 dest 字符串的首地址

失败:NULL

8.strcat()--字符串连接

#include <string.h> 
char *strcat(char *dest, const char *src);

功能 将 src 字符串连接到 dest 的尾部,‘\0’也会追加过去

参数 dest:目的字符串首地址 src:源字符首地址

返回值 成功:返回 dest 字符串的首地址 失败:NULL

9.strncat()--将前n个字符连接

#include <string.h> 
char *strncat(char *dest, const char *src, size_t n);

功能 将 src 字符串前 n 个字符连接到 dest 的尾部,‘\0’也会追加过去

参数 dest:目的字符串首地址 src:源字符首地址 n:指定需要追加字符串个数

返回值 成功:返回 dest 字符串的首地址 失败:NULL

10.strcmp()--比较字符串大小

#include <string.h> 
int strcmp(const char *s1, const char *s2);

功能 比较 s1 和 s2 的大小,比较的是字符 ASCII 码大小。

参数 s1:字符串 1 首地址 s2:字符串 2 首地址

返回值 相等:0 大于:>0 小于:<0

11.strncmp()--比较前n个字符大小

#include <string.h> 
int strncmp(const char *s1, const char *s2, size_t n);

功能:比较 s1 和 s2 前 n 个字符的大小,比较的是字符 ASCII 码大小。

参数

s1:字符串 1 首地址

s2:字符串 2 首地址

n:指定比较字符串的数量

返回值

相等:0 大于: > 0 小于: < 0

12.sprintf()

#include <stdio.h> 
int sprintf(char *_CRT_SECURE_NO_WARNINGS, const char *format, ...);

功能 根据参数 format 字符串来转换并格式化数据,然后将结果输出到 str 指定的空间中, 直到出现字符串结束符 ‘\0’ 为止。

参数 str:字符串首地址 format:字符串格式,用法和 printf()一样

返回值 成功:实际格式化的字符个数 失败:-1

13.sscanf()

#include <stdio.h> 
int sscanf(const char *str, const char *format, ...);

功能 从 str 指定的字符串读取数据,并根据参数 format 字符串来转换并格式化数据。

参数 str:指定的字符串首地址 format:字符串格式,用法和 scanf()一样

返回值 成功:参数数目,成功转换的值的个数 失败: - 1

14.strchr()--查找字符

#include <string.h> 
char *strchr(const char *s, int c);

功能 在字符串 s 中查找字母 c 出现的位置

参数 s:字符串首地址 c:匹配字母(字符)

返回值 成功:返回第一次出现的 c 地址 失败:NULL

15.strstr()--查找字符串

#include <string.h> 
char *strstr(const char *haystack, const char *needle);

功能 在字符串 haystack 中查找字符串 needle 出现的位置

参数 haystack:源字符串首地址 needle:匹配字符串首地址

返回值 成功:返回第一次出现的 needle 地址 失败:NULL

16.strtok()--分割

#include <string.h> 
char *strtok(char *str, const char *delim);

功能

来将字符串分割成一个个片段。当 strtok()在参数 s 的字符串中发现参数 delim 中包含 的分割字符时, 则会将该字符改为\0 字符,当连续出现多个时只替换第一个为\0。

参数

str:指向欲分割的字符串

delim:为分割字符串中包含的所有字符

返回值

成功:分割后字符串首地址

失败:NULL

在第一次调用时:strtok()必需给予参数 s 字符串

往后的调用则将参数 s 设置成 NULL,每次调用成功则返回指向被分割出片 段的指针

17.atoi()--扫描数字

#include <stdlib.h> int atoi(const char *nptr);

功能

atoi()会扫描 nptr 字符串,跳过前面的空格字符,直到遇到数字或正负号才开始做转 换,而遇到非数字或字符串结束符(’\0’)才结束转换,并将结果返回返回值。

参数

nptr:待转换的字符串

返回值

成功转换后整数

类似的函数有:

atof():把一个小数形式的字符串转化为一个浮点数。

atol():将一个字符串转化为 long 类型

 感谢你的阅读,希望可以帮助到你~

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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