strlen和sizeof 简析

本文详细解析sizeof与strlen的区别,并通过实例演示它们在C/C++中的实际应用,包括整型、数组、指针、初始化内存等场景。重点突出sizeof输出的字节数包含结束符,并解释了初始化内存对sizeof输出的影响。

首先,明确strlen和sizeof的主要区别。

strlen:指获取字符串的长度。

sizeof:指指针所指向内容的内存占用空间。

sizeof 的输出结果始终是字节。

sizeof的输出结果大小包含结束符\0。


输出结果如下:


从前三行输出结果可见:

.1、整型在32、64位系统中占4个字节。

.2、10个整型数组占40个字节。这也说明sizeof输出结果都是按字节统计。

.3、指针所占空间为8个字节。16位系统指针占2个字节;32位系统指针占4个字节;64位系统指针占8个字节。

从第四行输出结果可见:

.1、如果初始化了内存大小,指针所指向的内容大小就是初始化所分配的大小。则sizeof的输出结果就是内容所占的内存大小为20.

.2、如果没有初始化分配内存大小。内容的大小就是内容的长度加上\0.

.3、内容遇\0结束。

从第五行输出结果可见:

.1、sizeof参数为指针时,其输出的结果不是指针所指向的内容的大小,而是指针本身的内存大小。

从后两行输出结果可见:

.1、strlen只是输出的字符串长度。不包含结束符\0。确切的说:应该是strlen输出内容(指针所指向的)的长度。显然内容长度不包含\0。



内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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