模拟实现strstr(代码练习)---c语言

该博客详细介绍了如何使用C语言实现字符串查找功能。通过`mystrstr()`函数,实现了在一个字符串中查找另一个子字符串的功能,涉及到字符串遍历、比较等核心操作。此函数在遇到不匹配字符时会回溯并继续查找,直到找到子字符串或搜索结束返回NULL。
const char *mystrstr(const char*str1, const char* str2)
{
	assert(str1&&str2);
	while (*str2)
	{
		while (*str1&&*str1 != *str2)
		{
			++str1;
		}
		if (!*str1)
			return NULL;
		const char* tmp1 = str1, *tmp2 = str2;
		while (*str1&&*str2&&*str1 == *str2)
		{
			++str1;
			++str2;
		}
		if (*str2)
			str1 = tmp1 + 1, str2 = tmp2;
		else
			str1=tmp1;
	}
	return str1;
}
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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