C语言——字符指针变量

C语言(C++)指针变量及其与字符串赋值 1、变量的指针就是变量的地址。存放变量地址的变量就是指针变量,它用来指向另一个变量。如:下面两条语句作用相同      i=3;      *i_pointer=3;                             2、如何使一个指针变量指向另一个变量呢?    int i,j;    int *pointer_1,*pointer_2;    pointer_1 = &i; 阅读详情

字符指针变量是指向字符型数据的指针,也可以说是指向字符串的指针。在C语言中,由于字符串以空字符'\0'结尾,因此字符串通常被视为字符数组,因而可以使用指向字符的指针来对字符串进行操作。

下面是一个简单的示例,演示了字符指针变量的使用:

#include<stdio.h>
//字符指针的使用

int main()
{
	char str[] = "Hello World!";//定义一个字符串数组
	char* ptr = str;//定义一个指针变量,指向字符串数组的首字符

	while (*ptr != '\0')//在遇到空字符前,循环下面的操作
	{
		printf("%c", *ptr);//打印指针内容
		ptr++;//指针后移,指向下一个字符
	}

	return 0;
}

在这个示例中,str 是一个字符串数组,存储了 "Hello, World!" 这个字符串。然后,我们定义了一个字符指针变量 ptr,将其指向 str 字符串的首字符。接着,使用 while 循环遍历指针 ptr 所指向的字符,直到遇到字符串的结束符号 '\0'。

我们再来看一个《剑指offer》中收录的一道和字符串相关的笔试题

char str1[] = "Hello world!";
char str2[] = "Hello world!";
const char* ptr1 = "Hello world!";
const char* ptr2 = "Hello world!";

if (str1 == str2)
{
	printf("str1 and str2 are same!\n");
}
else
{
	printf("str1 and str2 are not same!\n");
}

if (ptr1 == ptr2)
{
	printf("ptr1 and ptr2 are same!\n");
}
else
{
	printf("ptr1 and ptr2 are not same!\n");
}

上面这段代码执行的结果是:

str1 and str2 are not same!
ptr1 and ptr2 are same!

这是因为ptr1和ptr2指向的是同一个字符串常量,在C语言中会把字符串常量单独放到一块内存区域,当几个指针指向同一个字符串常量时 ,它们指向的实际是同一块内存。但是,用相同的字符串常量去初始化不同的数组时,会存放到不同的内存区域。

更多C语言相关练习请访问:test_c: C语言练习,包括常见语法练习以及小项目练习。 (gitee.com)

C语言之字符指针 第一种:指向一个字符 第二种:指向一个数组 第三种:指向一个字符常量 对于char*ch="hello,world"这行代码,很多小伙伴会认为是把hello,world放到字符指针ch里面,但其实是把字符串hello,world,首字符的地址放到了ch中. ...... 阅读详情

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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. 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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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Jett_Lin
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