字符串的sizeof长度及strlen长度--字符串和字符串数组

本文详细解析了C/C++中字符串长度的计算,包括sizeof和strlen的区别。sizeof返回字符串数组的总字节数,而strlen计算的是字符串中非零字符的个数。举例说明了strlen在不同情况下的行为,并给出了strlen函数的简单实现。同时提到了非以零结尾的字符串表示方法,如UNICODE_STRING和ANSI_STRING。

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原文地址:字符串的sizeof长度及strlen长度

在C/C++中,字符串是以零('\0')结尾的。比如,对于下面的字符串:

"hello" 
 
在最后一个字符'd'后面,还有一个我们肉眼看不见的'\0'字符,作为该字符串的结束符。所以,"Hello"其在内存中的存储形式为:

'H' 'e' 'l' 'l' 'o' '\0'

最后有一个我们看不见的'\0'。明白了字符串的结尾方式,那么如何计算字符串的长度呢?比如:

例题1:
char str1[]="12345678";
char str2[]={'1','2','3','4','5','6','7','8'};
char str3[]={'1','2','3','\0','5','6','7','8'};
sizeof(str1)=?
sizeof(str2)=?
sizeof(str3)=?
strlen(str1)=?
strlen(str2)=?
strlen(str3)=?

分析:
str1是一个字符数组,由字符串"12345678"进行初始化。由于"12345678"含有一个结尾字符'\0',所以str1数组共有9个字符。 因此sizeof(str1)=9。

str2也是一个字符数组,它的长度由'1','2','3','4','5','6','7','8'8个字符初始化,并没有指明零字符。 因此sizeof(str2)=8。

str3同样由8个字符初始化,因此sizeof(str3)=8。


strlen函数只计算字符串中不含零的字符个数。因此:strlen(str1)=8。

而由于str2中最后一个字符不包含零,所以,str2不是一个有效的字符串, 因此strlen(str2)不确定。

而对于字符数组str3,在第4个字符为'\0',所以作为一个字符串,在此处结尾。所以strlen(str3)=3。

答案:
sizeof(str1)=9
sizeof(str2)=8
sizeof(str3)=8
strlen(str1)=8
strlen(str2)=无结束字符0,所以字符串溢出,不确定
strlen(str3)=3

例题2:实现strlen方法。

分析:既然字符串是以'\0'结尾的,那么实现strlen也就很简单了,直接从左往右遍历字符串,遇到'\0'就退出。
size_t strlen (const char * str)
{
    const char *eos = str;
    while( *eos++ )  
         ;
    return( eos - str - 1 );
}


那么,有没有不是以零结尾的字符串表示方法呢?实际上是有的。比如:UNICODE_STRING, ANSI_STRING。

这两种类型的字符串表示方法, 就不是以零结尾的了,而是以首地址和有效长度来定义字符串。


字符串和字符串数组

字符串
双引号引起来的就是字符串,字符串由字符组成
字符串使用%s格式化输出
字符串以\0结尾,没有\0就不是字符串
只要是用双引号括起来的都是字符串
字符串的本质就是数组
注意: 字符串变量和普通的字符数组有一定的区别,C语言规定,字符串必须以\0结尾(作为字符串的结束符号),所以字符串变量的元素个数比字符数组的元素多一个\0
————————————————
原文链接:https://blog.youkuaiyun.com/crazy_zhangcong/article/details/88112493


strcpy和memcpy的区别

strcpy和memcpy主要有以下3方面的区别。
1、复制的内容不同。strcpy只能复制字符串,而memcpy可以复制任意内容,例如字符数组、整型、结构体、类等。
2、复制的方法不同。strcpy不需要指定长度,它遇到被复制字符的串结束符"\0"才结束,所以容易溢出。memcpy则是根据其第3个参数决定复制的长度。
3、用途不同。通常在复制字符串时用strcpy,而需要复制其他类型数据时则一般用memcpy

<think>好的,用户想了解RCAB模块在图像超分辨率任务中的作用和原理。首先,我需要回忆一下RCAB的相关知识。RCAB全称是Residual Channel Attention Block,应该是在残差块的基础上加入了通道注意力机制。这通常用于提升超分辨率模型的性能。 记得残差块(Residual Block)在ResNet中被广泛使用,通过跳跃连接缓解梯度消失的问题,帮助训练更深的网络。而通道注意力机制,比如SENet中的Squeeze-and-Excitation模块,能够自动学习各个通道的重要性,增强有用的特征,抑制不重要的。RCAB可能结合了这两者。 接下来,需要确认RCAB的具体结构。根据常见的设计,RCAB可能包含多个卷积层,然后是通道注意力模块,最后通过残差连接相加。这样可以在提取特征的同时,动态调整各通道的权重,让网络更关注重要的信息。 在超分辨率任务中,RCAB的作用应该是增强高频细节的恢复,比如边缘和纹理,这对于提升图像清晰度至关重要。同时,通道注意力机制能有效利用通道间的依赖关系,优化特征表达,从而提升重建质量。 应用场景方面,RCAB可能被用于如EDSR、RCAN等超分辨率模型中。这些模型通常堆叠多个RCAB模块,通过深层的网络结构逐步恢复高分辨率图像。特别是在处理大倍数超分辨率(如4x、8x)时,RCAB能帮助保持细节,减少模糊。 还需要考虑RCAB的优势。比如,通过残差学习简化了优化过程,而通道注意力则增强了特征的区分能力。这可能使得模型在计算资源有限的情况下仍能保持高效,同时提升性能。 需要验证这些信息是否正确。参考用户提供的资料,引用[1]提到多尺度卷积和特征融合,引用[2]提到信息交互和注意力机制。虽然没有直接提到RCAB,但通道注意力属于注意力机制的一种,符合引用中的信息。因此可以推断RCAB的应用场景这些模块类似,用于特征提取和优化。 总结来说,RCAB的作用是通过残差结构和通道注意力机制,有效提取并优化特征,提升超分辨率重建的质量。应用场景包括各种基于深度学习的超分辨率模型,特别是在需要恢复细节和高效利用特征时。</think>RCAB(Residual Channel Attention Block)模块在图像超分辨率任务中主要用于**增强特征表达能力并优化高频细节恢复**,其核心原理是通过残差学习通道注意力机制的结合,动态调整特征通道的重要性权重。 ### 作用原理分步说明: 1. **残差学习框架** RCAB基于残差块(Residual Block)设计,包含两个卷积层和激活函数,通过跳跃连接(Skip Connection)将输入输出相加。这种方式缓解了梯度消失问题,支持更深的网络训练,公式为: $$F(x) = H(x) + x$$ 其中$H(x)$为残差函数,$x$为输入特征。 2. **通道注意力机制** 在残差块后引入通道注意力模块(Channel Attention Module),通过全局平均池化(Global Average Pooling)统计通道特征,并利用全连接层生成通道权重: $$w_c = \sigma(W_2 \cdot \delta(W_1 \cdot \text{GAP}(x)))$$ 其中$\sigma$为Sigmoid函数,$\delta$为ReLU,$W_1$和$W_2$为全连接层参数。最终输出特征为各通道加权后的结果: $$x' = w_c \cdot x$$ 该机制使网络自动关注对重建更重要的特征通道[^1]。 3. **多尺度特征融合** RCAB常多尺度特征提取模块结合(如引用[1]中提到的多尺度卷积层),通过不同感受野的卷积核捕获低频和高频信息,再利用通道注意力筛选关键特征,减少冗余计算,提升重建效率。 ### 应用场景 - **单图像超分辨率(SISR)**:如RCAN(Residual Channel Attention Networks)模型,通过堆叠多个RCAB模块恢复高分辨率图像的细节[^2]。 - **多模态超分辨率融合**:在红外可见光图像融合任务中,RCAB用于增强跨模态特征的表征能力,保留边缘和纹理信息[^1]。 - **轻量超分辨率网络**:由于通道注意力可抑制无效特征,RCAB在减少计算量的同时保持性能,适用于移动端部署。 ### 示例模型结构 ```python class RCAB(nn.Module): def __init__(self, channels): super().__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(channels, channels, 3, padding=1) self.conv2 = nn.Conv2d(channels, channels, 3, padding=1) self.ca = ChannelAttention(channels) # 通道注意力模块 def forward(self, x): res = self.conv1(x) res = F.relu(res) res = self.conv2(res) res = self.ca(res) # 通道加权 return x + res # 残差连接 ```
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