c++字符串(c++免费已更完,不会再更)

C++ 高性能模糊字符串匹配库 rapidfuzz-cpp 完整实战指南 本文介绍高性能C++模糊匹配库rapidfuzz-cpp,它是Python RapidFuzz的C++移植实现,采用MIT协议,纯头文件设计,支持跨平台。文章详述了三大核心优势:数十倍性能提升、完整算法体系、极低接入成本;提供了3种CMake集成方案;横向对比了ratio、partial_ratio等主流相似度算法的适用场景;并给出完整可运行示例代码,覆盖文本预处理、各类相似度计算和批量检索。该库特别适合电商搜索、数据清洗、OCR校正等需要处理文本差异的场景,是C++生态中高效的模糊匹配解决方案。 阅读详情

C++ 字符串

C++ 提供了以下两种类型的字符串表示形式:

  • C 风格字符串
  • C++ 引入的 string 类类型

C 风格字符串

C 风格的字符串起源于 C 语言,并在 C++ 中继续得到支持。字符串实际上是使用 null 字符 \0 终止的一维字符数组。因此,一个以 null 结尾的字符串,包含了组成字符串的字符。

下面的声明和初始化创建了一个 RUNOOB 字符串。由于在数组的末尾存储了空字符,所以字符数组的大小比单词 RUNOOB 的字符数多一个。

char site[7] = {'R', 'U', 'N', 'O', 'O', 'B', '\0'};

依据数组初始化规则,您可以把上面的语句写成以下语句:

char site[] = "RUNOOB";

以下是 C/C++ 中定义的字符串的内存表示:

C/C++ 中的字符串表示

其实,您不需要把 null 字符放在字符串常量的末尾。C++ 编译器会在初始化数组时,自动把 \0 放在字符串的末尾。让我们尝试输出上面的字符串:

实例

#include <iostream> using namespace std; int main () { char site[7] = {'R', 'U', 'N', 'O', 'O', 'B', '\0'}; cout << "菜鸟教程: "; cout << site << endl; return 0; }

当上面的代码被编译和执行时,它会产生下列结果:

菜鸟教程: RUNOOB

C++ 中有大量的函数用来操作以 null 结尾的字符串:

序号函数 & 目的
1strcpy(s1, s2);
复制字符串 s2 到字符串 s1。
2strcat(s1, s2);
连接字符串 s2 到字符串 s1 的末尾。连接字符串也可以用 + 号,例如:
string str1 = "runoob";
string str2 = "google";
string str = str1 + str2;
3strlen(s1);
返回字符串 s1 的长度。
4strcmp(s1, s2);
如果 s1 和 s2 是相同的,则返回 0;如果 s1<s2 则返回值小于 0;如果 s1>s2 则返回值大于 0。
5strchr(s1, ch);
返回一个指针,指向字符串 s1 中字符 ch 的第一次出现的位置。
6strstr(s1, s2);
返回一个指针,指向字符串 s1 中字符串 s2 的第一次出现的位置。

下面的实例使用了上述的一些函数:

实例

#include <iostream> #include <cstring> using namespace std; int main () { char str1[13] = "runoob"; char str2[13] = "google"; char str3[13]; int len ; // 复制 str1 到 str3 strcpy( str3, str1); cout << "strcpy( str3, str1) : " << str3 << endl; // 连接 str1 和 str2 strcat( str1, str2); cout << "strcat( str1, str2): " << str1 << endl; // 连接后,str1 的总长度 len = strlen(str1); cout << "strlen(str1) : " << len << endl; return 0; }

当上面的代码被编译和执行时,它会产生下列结果:

strcpy( str3, str1) : runoob
strcat( str1, str2): runoobgoogle
strlen(str1) : 12

C++ 中的 String 类

C++ 标准库提供了 string 类类型,支持上述所有的操作,另外还增加了其他更多的功能。我们将学习 C++ 标准库中的这个类,现在让我们先来看看下面这个实例:

现在您可能还无法透彻地理解这个实例,因为到目前为止我们还没有讨论类和对象。所以现在您可以只是粗略地看下这个实例,等理解了面向对象的概念之后再回头来理解这个实例。

实例

#include <iostream> #include <string> using namespace std; int main () { string str1 = "runoob"; string str2 = "google"; string str3; int len ; // 复制 str1 到 str3 str3 = str1; cout << "str3 : " << str3 << endl; // 连接 str1 和 str2 str3 = str1 + str2; cout << "str1 + str2 : " << str3 << endl; // 连接后,str3 的总长度 len = str3.size(); cout << "str3.size() : " << len << endl; return 0; }

当上面的代码被编译和执行时,它会产生下列结果:

str3 : runoob
str1 + str2 : runoobgoogle
str3.size() :  12

致此,c++免费已经更新完,其他c++高级需要付费,粉丝可以私信我免费得(粉丝回复要c++高级资料)

【004】C++数据类型之字符类型(char)详解 char类型表示单个字符,占用一个字节(8位),范围为-128~ 127或0~255(取决于是否使用有符号类型)。可以使用单引号将字符括起来,例如:‘a’、‘B’、'1’等。还可以使用转义字符表示一些特殊的字符,例如:‘\n’表示换行符、’\t’表示制表符等。char类型变量可以被赋值为字符常量、字符变量和字符表达式等。字符串是由多个字符组成的序列,可以用char数组或string类型表示。char类型也可以用于输入输出操作,例如:cin和cout等。 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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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