【C语言】标准库字符串操作strstr、strcmp函数原型、参数说明以及返回值描述

Android AudioFlinger(一)——初识AndroidAudio Flinger AudioFlinger 是 Android 系统中的音频中间层(audio HAL, Audio Hardware Abstraction Layer)的一部分,负责管理音频的混音、播放和音量控制等功能。它充当 Android 应用程序和音频硬件之间的桥梁。 阅读详情

以下是 C 标准库中常用字符串操作函数的详细说明:


1. strlen

size_t strlen(const char *str);
  • 功能:计算字符串长度(不包括结尾的空字符 \0)。
  • 参数:
    • str:指向以 null 结尾的字符串的指针。
  • 返回值:
    • 返回字符串 str 的长度(类型为 size_t),即第一个空字符 \0 前的字符数。

2. strcpy

char *strcpy(char *dest, const char *src);
  • 功能:将 src 字符串复制到 dest 中(包括结尾的 \0)。
  • 参数:
    • dest:目标缓冲区,用于存储复制后的字符串。
    • src:源字符串,必须是 null 结尾。
  • 返回值:
    • 返回指向 dest 的指针。

⚠️ 注意:dest 必须足够大以容纳 src 的内容,否则会导致缓冲区溢出。更安全的替代是 strncpy()。


3. strncpy

char *strncpy(char *dest, const char *src, size_t n);
  • 功能:最多复制 n 个字符从 src 到 dest。
  • 参数:
    • dest:目标缓冲区。
    • src:源字符串。
    • n:要复制的最大字符数。
  • 返回值:
    • 返回指向 dest 的指针。
  • 注意:
    • 如果 src 的长度小于 n,则会在 dest 后面填充空字符 \0 直到总长度为 n。
    • 如果 src 长度大于等于 n,则 dest 不会被自动添加终止符 \0。

4. strcat

char *strcat(char *dest, const char *src);
  • 功能:将 src 追加到 dest 的末尾。
  • 参数:
    • dest:目标字符串,必须是 null 结尾,并且有足够空间容纳追加的内容。
    • src:源字符串,被追加到 dest。
  • 返回值:
    • 返回指向 dest 的指针。

⚠️ 注意:使用时容易造成缓冲区溢出。更安全的替代是 strncat()。


5. strncat

char *strncat(char *dest, const char *src, size_t n);
  • 功能:最多将 src 的前 n 个字符追加到 dest 的末尾,并在最后加上终止符 \0。
  • 参数:
    • dest:目标字符串。
    • src:源字符串。
    • n:要追加的最大字符数。
  • 返回值:
    • 返回指向 dest 的指针。

6. strcmp

int strcmp(const char *s1, const char *s2);
  • 功能:按字典顺序比较两个字符串。
  • 参数:
    • s1 和 s2:待比较的两个字符串。
  • 返回值:
    • 小于 0:如果 s1 在字典上小于 s2。
    • 等于 0:如果 s1 等于 s2。
    • 大于 0:如果 s1 在字典上大于 s2。

7. strncmp

int strncmp(const char *s1, const char *s2, size_t n);
  • 功能:比较两个字符串的前 n 个字符。
  • 参数:
    • s1 和 s2:待比较的两个字符串。
    • n:要比较的最大字符数。
  • 返回值:
    • 同 strcmp,但只比较前 n 个字符。

8. strstr

char *strstr(const char *haystack, const char *needle);
  • 功能:查找子字符串 needle 在 haystack 中首次出现的位置。
  • 参数:
    • haystack:主字符串。
    • needle:要查找的子字符串。
  • 返回值:
    • 成功:返回指向第一次出现子串起始位置的指针。
    • 失败:返回 NULL。

9. strchr

char *strchr(const char *str, int c);
  • 功能:查找字符 c 在字符串 str 中首次出现的位置。
  • 参数:
    • str:字符串。
    • c:要查找的字符(通常传入 char 类型,但函数接受 int)。
  • 返回值:
    • 成功:返回指向该字符的指针。
    • 失败:返回 NULL。

10. strrchr

char *strrchr(const char *str, int c);
  • 功能:查找字符 c 在字符串 str 中最后一次出现的位置。
  • 参数:
    • str:字符串。
    • c:要查找的字符。
  • 返回值:
    • 成功:返回指向该字符最后一次出现的指针。
    • 失败:返回 NULL。

11. strdup

char *strdup(const char *s);
  • 功能:复制字符串 s 并动态分配内存保存副本。
  • 参数:
    • s:原始字符串。
  • 返回值:
    • 成功:返回新分配的字符串副本指针(需用 free() 释放)。
    • 失败:返回 NULL。

⚠️ 注意:不是 ANSI C 标准的一部分,但在 POSIX 和 GNU 编译器中广泛支持。


12. strtok

char *strtok(char *str, const char *delim);
  • 功能:将字符串 str 按照分隔符 delim 分割成多个 token。
  • 参数:
    • str:初始字符串(第一次调用传入;后续传入 NULL)。
    • delim:包含所有作为分隔符的字符。
  • 返回值:
    • 每次调用返回一个 token 指针,没有更多 token 时返回 NULL。

⚠️ 注意:此函数会修改原字符串,插入 \0 来分割 token。


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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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