bufdemo.c程序gcc运行结果

该博客提到程序要求输入一个字符串并放入长度为4的数组中。运行结果显示会挨个输出字符串,若长度超过4,多出的字符会自动存入栈中再输出。
/* Demonstration of buffer overflow */
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

/* Implementation of library function gets() */
char *gets(char *dest)
{
  int c = getchar();
  char *p = dest;
  while (c != EOF && c != '\n') {
    *p++ = c;
    c = getchar();
  }
  *p = '\0';
  return dest;
}

/* Read input line and write it back */
void echo()
{
    char buf[4];  /* Way too small! */
    gets(buf);
    puts(buf);
}

void call_echo() 
{
    echo();
}

/*void smash() 
{
    printf("I've been smashed!\n");
    exit(0);
}
*/

int main()
{
    printf("Type a string:");
    call_echo();
    return 0;
}

结论:这个程序是要我们输入一个字符串,放入长度为4的数组中,然后由我的运行结果可知,会挨个输出,如果长度超过4,那么字符串中多多出的字符会自动存入栈中,然后再输出。

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,提出自适应参数调整、模型优化和行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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