一些Linux上编的基础程序(二)字符串

本文介绍了C语言中字符串的基本操作,包括使用char定义字符数组、获取字符串长度、两种输入字符串的方法及遍历和逆序排列的实现方式。还提供了实用的程序示例,帮助读者更好地理解和掌握这些技巧。

要了解的知识:

用%s 格式符输出字符串

用char来定义字符数组

如果不清楚字符串的具体长度可以用#define MAX_SIZE  1024来定义一个空间

scanf函数中的输入项如果是字符数组名,不要加地址符&,在C语言中数组名代表的是该数组的起始地址

两种获取字符串的方法:(1)scanf(”%s“,数组名);(2)gets(数组名);

遍历的两种方法:(1)int   len = 0;len = strlen(数组名);for(i =  0;数组名[]]<=  len; i++)(2)for( i = 0 ; 数组名[i]   !=  '\0'; i++ )

逆序的方法:先获取字符串长度(如上),for(i =  0;数组名[]]<=  len / 2; i++){temp = 数组名[i];   数组名[i]  =  数组名[len - i - 1]; 数组名[len - i - 1] =  temp;}


程序示例

1、输出字符串中数字的个数


2、将纯数字字符串输出成整型


3、将整型输出成字符串,并逆序排列



内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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