C语言函数随记:atoi()函数

本文详细介绍了C/C++中atoi函数的功能及使用方法。atoi用于将字符串转换为整数,通过示例代码展示了如何处理包含数字的字符串,包括带有正负号的情况。

中文名 :atoi
参 数 :字符串
返回值 : int
适用语言 : C/C++
头文件 : stdlib.h
原型:int atoi(const char *nptr);
atoi( ) 函数会扫描参数 nptr字符串,跳过前面的空白字符(例如空格,tab缩进等,可以通过isspace( )函数来检测),直到遇上数字或正负符号才开始做转换,而再遇到非数字或字符串结束时(‘\0’)才结束转换,并将结果返回。如果 nptr不能转换成 int 或者 nptr为空字符串,那么将返回 0。
例:
1:

//vs2013里调用printf函数请使用预处理命令#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>

int main(void)
{
    int n;
    char *str = "12345.67";
    n = atoi(str);
    printf("n=%d\n",n);
    return 0;
}

输出:12345

2:

//vs2013里调用printf函数请使用预处理命令#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>

int main()
{
    char a[] = "-100";
    char b[] = "123";
    int c;
    c = atoi(a) + atoi(b);
    printf("c=%d\n", c);
    return 0;
}

输出:c = 23

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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