关于标准c中的strtok和linux库里面的strsep

C语言标准库深度解析:从设计哲学到避坑实践 在计算机编程领域,标准库是构建软件的基础组件,它为开发者提供了可移植的抽象层和通用功能接口。其核心原理在于封装底层系统差异,通过统一的API实现跨平台兼容性,这一设计极大提升了代码的可维护性和复用性。从技术价值看,深入理解标准库不仅能规避内存泄漏、缓冲区溢出等常见陷阱,还能显著提升程序的健壮性与执行效率。在实际应用场景中,无论是系统编程、嵌入式开发还是高性能计算,对标准库中内存管理、文件I/O及数学函数等模块的精准运用都至关重要。本文聚焦于C语言标准库,结合malloc、fread等关键函数,系统剖析其内部 阅读详情

转载自:http://snprintf.blog.51cto.com/3676303/695760

strsep

函数原型:
     
 
  1. Char * strsep(char **s1, const char *delimt); 
需要注意:
1、         被分割字串要被改变,所以不能操作存放在静态存储区的字串常量。
2、        分割符要被替换成’\0’。
3、        需要传二级指针,因为s1是指向分割字串,第一次指向源字串,调用后指向分割后的下一个token。所以s1会改变,需要传递二级指针。
对于注意1,常犯错误如下:
 
  1. char *str = "This is a example to test the function of strsep";  
  2. strsep(&str, " "); 

str指向的字串是静态存储区,属于字符串常量,不能修改。会出现段错误。

而对于注意3,常犯错误如下:

 

 
  1. char str[] = "This is a example to test the function of strsep";  
  2. strsep(&str, " "); 

&str是一级指针,所以也会出现段错误。

       其实对于会修改源字串的函数都容易出现上面的错误。用时要格外小心注意。

strtok也跟strsep一样,是用来分割字符串的,但不同的是strtok把待分割字串和遍历指针分开,并且遍历指针也是内置的。但是strsep把待分割字串和内置指针整合,所以需要传二级指针。

函数原型:

 
  1. char *strtok(char *s1, const char *delim); 

同样注意上面的错误地方。

strtok要对同一字串进行多次分割,第一次需要指定源字串,接下来需要传NULL;而strsep则不需关心这个问题,因为它是把待分割字串的二级指针传过去,内部会进行指针的后移。

strsep使用如下:

 

 
  1. char *str = strdup("This is a example to test the function of strsep");  
  2. char *p = NULL;  
  3. while(NULL != ( p = strsep(&str, " "))  
  4. {  
  5.     puts(p);  
  6. } 

而strtok使用如下:

第一次要指定待分割字串,接下来则要传NULL。

 
  1. char *str = strdup("This is a example to test the function of strsep");  
  2. char *p = NULL;  
  3. char *tmp = str;  
  4. while (NULL != (p = strsep(tmp, " ")))  
  5. {  
  6.     puts(p);  
  7.     tmp = NULL;  
  8. }


转载自:http://blog.youkuaiyun.com/yafeng_jiang/article/details/7109285



  函数原型:char *strtok(char *s, const char *delim);

                            char *strsep(char **s, const char *delim);

       功能:strtok和strsep两个函数的功能都是用来分解字符串为一组字符串。s为要分解的字符串,delim为分隔符字符串。

       返回值:从s开头开始的一个个子串,当没有分割的子串时返回NULL。

       相同点:两者都会改变源字符串,想要避免,可以使用strdupa(由allocate函数实现)或strdup(由malloc函数实现)。

strtok函数第一次调用时会把s字符串中所有在delim中出现的字符替换为NULL。然后通过依次调用strtok(NULL, delim)得到各部分子串。

测试代码:

  1. #include <stdio.h>  
  2. #include <string.h>  
  3.   
  4. int main(void) {  
  5.     char s[] = "hello, world! welcome to china!";  
  6.     char delim[] = " ,!";  
  7.   
  8.     char *token;  
  9.     for(token = strtok(s, delim); token != NULL; token = strtok(NULL, delim)) {  
  10.         printf(token);  
  11.         printf("+");  
  12.     }  
  13.     printf("\n");  
  14.     return 0;  
  15. }  

        输出结果为:hello+world+welcome+china+


        对于strsep有如下例子:

  1. #include <stdio.h>  
  2. #include <string.h>  
  3.   
  4. int main(void) {  
  5.     char source[] = "hello, world! welcome to china!";  
  6.     char delim[] = " ,!";  
  7.   
  8.     char *s = strdup(source);  
  9.     char *token;  
  10.     for(token = strsep(&s, delim); token != NULL; token = strsep(&s, delim)) {  
  11.         printf(token);  
  12.         printf("+");  
  13.     }  
  14.     printf("\n");  
  15.     return 0;  
  16. }  
        输出结果为:hello++world++welcome+to+china++

       为什么用strtok时子串中间只有一个“+”,而strsep却有多个"+"呢?文档中有如下的解释:

One difference between strsep and strtok_r is that if the input string contains more
than one character from delimiter in a row strsep returns an empty string for each
pair of characters from delimiter. This means that a program normally should test
for strsep returning an empty string before processing it.

       大意是:如果输入的串的有连续的多个字符属于delim,(此例source中的逗号+空格,感叹号+空格等就是这种情况),strtok会返回NULL,而strsep会返回空串""。因而我们如果想用strsep函数分割字符串必须进行返回值是否是空串的判断。这也就解释了strsep的例子中有多个"+"的原因。

       我们在自己的程序中最好尽量避免使用strtok,转而使用strsep。

       下面的说明摘自于最新的Linux内核2.6.29,说明了strtok()已经不再使用,由速度更快的strsep()代替。

/** linux/lib/string.c** Copyright (C) 1991, 1992 Linus Torvalds*/  

/** stupid library routines.. The optimized versions should generally be found  

* as inline code in <asm-xx/string.h>  

* These are buggy as well..  

* * Fri Jun 25 1999, Ingo Oeser <ioe@informatik.tu-chemnitz.de>  

* - Added strsep() which will replace strtok() soon (because strsep() is  

* reentrant and should be faster). Use only strsep() in new code, please.  

** * Sat Feb 09 2002, Jason Thomas <jason@topic.com.au>,  

* Matthew Hawkins <matt@mh.dropbear.id.au>  

* - Kissed strtok() goodbye

*/
C语言分隔字符串函数接口strsep C语言分隔字符串函数接口strsep int strsep(char* line, char* lines[MAXSUBSTR], char* delim) 利用strtok实现 立即下载

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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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c语言中字符串分割函数及实现

1、问题引入 自己在写一个linux下的模拟执行指令的时候,遇到了输入"cat a.c”,要将该字符串分解成cat和a.c两个单独的字符串,虽然知道有strtok的存在,但是想自己尝试写一下,于是就自己写了一个,不过总是遇到这样或那样的问题,虽然最后调通了,不过确浪费了不少时间;后来作业交上去以后又仔细阅读了strtok函数,发现原来linux下已经改成strsep,所有在这里就写一下自...

weixin_30381793的博客 275

linux常用接口

1、#include  char *strtok(char *str,const char *delim); 2、#include char *strsep(char **stringp,char*delim);

macrohasdefined的专栏 553

c语言中分割字符串

1、问题引入 自己在写一个linux下的模拟执行指令的时候,遇到了输入"cat a.c”,要将该字符串分解成cat和a.c两个单独的字符串,虽然知道有strtok的存在,但是想自己尝试写一下,于是就自己写了一个,不过总是遇到这样或那样的问题,虽然最后调通了,不过确浪费了不少时间;后来...

chitu3082的博客 176

Caveman:AI 助手 token 压缩,6 档模式省 65%

Caveman 是面向 AI 编码助手的 token 压缩技能:在对话里挂一条规则,让助手改用极简"原始人"语言回答。官方基准平均削减 **65%** 输出 token。按 token 计费、或嫌回答读得慢的人,值得花三分钟。 ## 30 秒跑起来:三条命令装好 Caveman 1. 安装技能,一条命令搞定: ``` npx skills add JuliusBrussee/caveman

gitblog_01080的博客 1108
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RunBoying
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