用指针实现单词的逆置例如:char str[]=“hello my student输出结果是“student my hello”

该代码示例展示了如何在C语言中实现字符串的逆置以及循环字符串的功能。`MyStrrev`函数用于交换字符串中的两个字符,`LoopStr`函数则实现了整个字符串及内部单词的逆置。在主函数`main`中,对字符串hellomystudent进行了处理并打印了结果。

void MyStrrev(char*p,int start,int end) //实现字符串逆置

void LoopStr( char *p) //循环字符串


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

void MyStrrve(char *p,int start,int end)
{
    char t;

    t=*(p+start);*(p+start)=*(p+end);*(p+end)=t;

}

void LoopStr(char *p)
{
    int i=0,j=0,k;
    char t;
    int n=strlen(p)-1;

    while(i<n)
    {
        MyStrrve(p,i,n);
        i++;n--;
    }

    i=0;
    while(*(p+i)!='\0')
    {
        while(*(p+j)!=' ' && *(p+j)!='\0')
        {
            j++;
        }
        k=j-1;

        while(i<k)
        {
            MyStrrve(p,i,k);
            i++;k--;
        }

        while(*(p+j)==' ')
        {
            j++;
        }
        i=j;
    }

}

int main(int argc, const char *argv[])
{
    char str[]="hello my student";
    LoopStr(str);
    printf("%s\n",str);
    return 0;
}

结果:

218ddac3ef53ac7e0d55ccdd12e9e55f.png

 

 

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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