趁着没发霉重写库函数之strstr

本文介绍了一个C语言实现的字符串长度计算函数及子串查找函数。通过递增指针的方法来计算字符串长度,并采用类似KMP算法的思想实现字符串的子串查找。
#include <stdio.h>
int strlen(char * str)
{
char * pstr = str;

unsigned int len = 0;

if(!str)

{
printf("Param error!\n");
return 0;
}
while(*pstr++!='\0')
len ++;
return len;
}
int strstr(char * src,char *s_dest)
{
int src_len = 0,dest_len = 0,i,j,index = 0;
char * psrc = src,* pdest= s_dest;
if(!src || ! s_dest)
{
printf("Param error!\n");
return -1;
}
dest_len = strlen(s_dest);
src_len = strlen(src);
while(*psrc && *pdest)
{
if(*psrc == *pdest)
{
psrc ++;
pdest ++;
if(!index)
index = psrc-src;
}
else
{
psrc ++;
pdest = s_dest;
index = 0;
}
}
if(dest_len == (pdest- s_dest))
return index;
else
return -1;
}
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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