1009 说反话

本文介绍了一个简单的C语言程序,该程序能够接收一个包含多个单词的英文句子,并将其单词顺序进行逆序输出。程序首先读取整行字符串,然后通过分析空格位置来确定单词边界,最后按照逆序输出每个单词。

给定一句英语,要求你编写程序,将句中所有单词的顺序颠倒输出。

输入格式:测试输入包含一个测试用例,在一行内给出总长度不超过80的字符串。字符串由若干单词和若干空格组成,其中单词是由英文字母(大小写有区分)组成的字符串,单词之间用1个空格分开,输入保证句子末尾没有多余的空格。
输出格式:每个测试用例的输出占一行,输出倒序后的句子。
输入样例:

Hello World Here I Come

输出样例:

Come I Here World Hello

分析:程序将字符数组转型为字符指针

#include<stdio.h>
int main(){
    char str[80];
    int i,count;
    i=0;count=1;
    while((str[i]=getchar())!='\n'){
        if(str[i]==' ')
        count++; 
        i++;
    }//将整行字符串读入到str数组中 
    str[i]='\0';
    int a[count];
    a[0]=0;
    int k=1;
    for(i=0;str[i]!='\0';i++){
    if(str[i]==' '){
        str[i]='\0';
        a[k++]=i+1;
    }
    }
    for(i=count-1;i>=0;i--){
        printf("%s",(char *)(str+a[i]));
        if(i>0)
        printf(" ");
    }

}
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
### PAT B1009 反话 C语言 解法 以下是针对PAT B1009题目《反话》的一个C语言解法示例。该程序的主要功能是从输入的一句话中提取单词并将其逆序排列输出。 #### 题目解析 给定一句话,要求将其中的单词按顺序反转后重新组合成一句新的话。需要注意的是,原句中的标点符号应被忽略,仅保留字母和数字作为有效字符的一部分[^1]。 下面是具体的代码实现: ```c #include <stdio.h> #include <ctype.h> // 提供 isalnum 函数用于判断字符是否为字母或数字 #include <string.h> #define MAX_LEN 1000 // 定义最大长度以存储字符串和单词数组 int main() { char input[MAX_LEN]; char words[MAX_LEN][MAX_LEN]; // 存储分离出来的单词 int word_count = 0; // 记录当前已存入多少个单词 // 获取用户输入的一整行数据 fgets(input, sizeof(input), stdin); // 初始化变量 int start = -1; for (int i = 0; i < strlen(input); ++i) { if (isalnum(input[i])) { // 如果遇到字母或者数字 if (start == -1) { // 当前未处于某个单词内部,则标记起始位置 start = i; } } else { // 若遇到非字母/数字(如空格或其他分隔符) if (start != -1) { // 已经找到一个完整的单词 strncpy(words[word_count], &input[start], i - start); words[word_count][i - start] = '\0'; // 添加字符串终止符 word_count++; start = -1; // 将状态重置 } } } // 处理最后一个可能存在的单词(如果句子末尾无多余分隔符) if (start != -1 && start < strlen(input)) { strncpy(words[word_count], &input[start], strlen(input) - start); words[word_count][strlen(input) - start] = '\0'; word_count++; } // 倒序打印所有单词 for (int j = word_count - 1; j >= 0; --j) { printf("%s", words[j]); if (j > 0) { printf(" "); } } return 0; } ``` 此代码通过`fgets()`读取一行输入,并利用循环遍历整个字符串来识别各个独立的单词。对于每一个检测到的有效单词,它会被保存至二维字符数组`words[][]`之中。最后按照相反次序依次输出这些单词即可完成任务需求。 #### 注意事项 - 使用 `fgets` 而不是 `gets` 来安全地获取标准输入流的内容。 - 对于边界条件处理得当,比如连续多个空白字符的情况以及结尾处是否有额外的分隔符等问题都进行了考虑。
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