getopt笔记

最近在学习Linux下的编程,就记录一下学习过程吧

getopt 是用来解析命令行的。

要使用getopt相关的函数就需要 导入  unistd.h 这个头文件0.0


main函数的声明是这样的(或许不是标准的):

int main(int argc,char *argv[])

argc 是命令行的数量,argv则是一个命令行“内容”数组。

特别有一点需要主要,命令是以空格为分割的,如果参数中有空格可以加引号。


getopt就能将标准的参数解析出来,这就非常的方便了,使开发更加高效。

getopt函数原型:

int getopt( int argc, char *const argv[], const char *optstring );
argc和argv直接传入main 函数的参数即可~

optstring 是所有选项的字母。 字符后面跟冒号表示该选项是有参数的,如果跟两个冒号就表示参数是可以忽略的。 如"o:i:s::v" 

-o 是一个有参数的选项

-i 是一个有参数的选项

-s 是一个可以忽略参数的选项

-v 是没有参数的选项


返回值:

getopt返回选项字母ascill值,如果解析失败返回 '?' 


全局变量:

opterr 是一个全局变量,如果设置为0,解析如果遇见问题就不会提示用户。 当然这个是懒人必备的东西啦。

optarg 是解析的参数字符串指针。

如: -o a.out  optarg 就指向 a.out 的地址。 这个地址应该是以argv中的原本,而不是拷贝版本。


虽然是一个很Easy的东西,但是编程重在积累。


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)和数学优化概率(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、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和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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