标准C语言字符串函数

C语言其他标准函数:实现字符串反转 strlen函数位于头文件中,它返回一个整数,表示字符串中字符的个数。接下来,我们可以使用一个自定义的函数来实现字符串的反转。该函数将接受一个字符串作为参数,并将其反转。在本篇文章中,我们将重点介绍如何使用标准函数来实现字符串反转的功能。综上所述,我们介绍了如何使用C语言中的标准函数来实现字符串反转的功能。指针所指向的字符,我们可以逐步颠倒字符串中的字符顺序。的函数,该函数接受一个字符串作为参数。函数,并将待反转的字符串作为参数传递给该函数。函数,它可以直接用于字符串的反转。 阅读详情

c语言包含头文件:

#include <stdio.h> 
#include <string.h> 

在c++中也可以使用这些函数,包含的头文件为#include <cstring>。cstring是C++对string.h的简略升级与包装,并将它放置在命名空间std下。cstring里的内容与方法,应该与C标准库下的string.h一致。

strlen

功  能: 计算字符串s的长度,不包含'\0' 
用  法: unsigned int strlen(char *s);


strcpy 

功  能: 拷贝一个字符串到另一个,并返回dest
用  法: char *stpcpy(char *dest, char *src); 

strncpy 

功  能: 把字符串src中前n个字符复制到dest中,并返回dest
用  法: char *strncpy(char *dest, char *src, int n); 

strdup 

功  能: 将串拷贝到新分配的空间,并返回该空间的指针。 
用  法: char *strdup(char *str); 

strcat 

功  能: 把字符串src添加到dest结尾处(覆盖dest结尾处的'\0')并添加'\0'
用  法: char *strcat(char *dest, char *src); 

strset 

功  能: 将字符串中的所有字符都设为指定字符c 
用  法: char *strset(char *str, char c); 

strnset 

功  能: 将字符串中的前n个字符都设为指定字符ch
用  法: char *strnset(char *str, char ch, unsigned n); 

strcmp 

功  能: 比较字符串str1和str2,区分大小写
用  法: int strcmp(char *str1, char *str2); 
说  明: 当s1<s2时,返回值<0   
           当s1=s2时,返回值=0   
           当s1>s2时,返回值>0   
           即:两个字符串自左向右逐个字符相比(按ASCII值大小相比较),直到出现不同的字符或遇'\0'为止。

stricmp 

功  能: 比较字符串str1和str2,不区分大小写
用  法: int stricmp(char *str1, char *str2); 

strcmpi  

功  能: 实际上就是stricmp函数

strncmp 

功  能: 比较字符串str1和str2的前maxlen个字符,区分大小写 
用  法: int strncmp(char *str1, char *str2, int maxlen); 

strncmpi 

功  能: 比较字符串str1和str2的前maxlen个字符,不区分大小写 
用  法: int strncmpi(char *str1, char *str2, unsigned maxlen); 

strnicmp 

功  能: 实际上就是strncmpi函数


strrev 

功  能: 把字符串str的所有字符的顺序颠倒过来(不包括空字符NULL)。
用  法: char *strrev(char *str); 

strtol 

功  能: 将串转换为长整数 
用  法: long strtol(char *str, char **endptr, int base); 

strtod 

功  能: 将字符串转换为double型值 
用  法: double strtod(char *str, char **endptr); 

strupr 

功  能: 将串中的小写字母转换为大写字母 
用  法: char *strupr(char *str); 

swab 

功  能: 交换字节 
用  法: void swab (char *from, char *to, int nbytes); 

isalpha 

  原型:extern int isalpha(int c);
  用法:#include <ctype.h>
  功能:判断字符c是否为英文字母
  说明:当c为英文字母a-z或A-Z时,返回非零值,否则返回零。

PS:isalpha()是字符函数,不是字符串函数,


strchr 

功  能: 在串中查找给定字符的第一个匹配之处 
用  法: char *strchr(char *str, char c); 

strrchr 

功  能: 在串中查找给定字符的最后一个匹配之处 
用  法: char *strrchr(char *str, char c); 

strstr 

功  能: 该函数返回str2在str1中首次出现的地址
用  法: char *strstr(char *str1, char *str2); 

strcspn 

功  能: 字符串str1开头连续不含字符串str2内的字符数目
用  法: int strcspn(char *str1, char *str2); 

strspn 

功  能: 返回字符串str1开头连续包含字符串str2的字符的数目
用  法: int strspn(char *str1, char *str2); 

strpbrk 

功  能: 在串中查找给定字符集中的字符 
用  法: char *strpbrk(char *str1, char *str2); 

strtok 

功  能: 查找由在第二个串中指定的分界符分隔开的单词 
用  法: char *strtok(char *str1, char *str2);


strsep

功  能: 分解字符串为一组字符串。从str1指向的位置起向后扫描,遇到delim指向位置的字符后,将此字符替换为NULL,返回str1指向的地址。
用  法: char *strtok(char **str1, const char *delim); 

strerror 

功  能: 获取系统错误信息或打印用户程序错误信息 
用  法: char *strerror(int errnum); 








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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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