仅需6行代码判断回文

该博客主要展示了如何使用C语言实现字符串的比较。通过`gets_s`函数获取输入字符串,然后计算字符串长度并初始化两个指针。接着,两个指针从两端向字符串中心移动,比较对应字符直到找到不相同的字符或者指针相遇。最后,根据指针位置判断字符串是否为回文串。

void main()
{
    char str[10], * sp1=str, *sp2=str;int i,cnt=0;
    gets_s(str);//获取字符
    for (i = 0; str[i] != '\0'; i++, cnt++);//获取字符个数(不包括\0)
    sp2 = sp2 + cnt - 1;//sp2指针指向最后一个字符
    while (*sp1 == *sp2) sp1++, sp2--;//两个指针向中间字符偏移
    if (sp1 >= sp2) printf("Yes");else printf("NO");
}

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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