颠倒单词中的易错点

本文介绍了一个使用C语言编写的程序,该程序能够接收一个包含空格的字符串输入,并将其翻转。之后,程序会根据空格将字符串拆分成多个独立的单词,并将这些单词进行排序输出。通过对字符串的操作和比较,读者可以了解到C语言中字符串处理的基本方法及如何实现简单的字符串排序。
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include<string.h>
int main()
{
    int i,j=0,k=0,N,count=0;
    char ch,a[100],b[20][20],c[20];
    gets(a);
    N=strlen(a);
    //printf("%d",N);
    for(i=0;i<N/2;i++)
      {
          ch=a[i];
          a[i]=a[N-i-1];
          a[N-i-1]=ch;
      }
     i=0;
     printf("%s\n",a);
     while(a[k]!='\0')
     {
         if(a[k]!=' ')
         {
             b[j][i]=a[k];
         }
         else
           {


               b[j][i]='\0';//注意在每结束一行的输入时都要加‘\0'。因为每个字符都是单独输入的,结束不会自动添加。
               j+=1;
               i=-1;
               count+=1;
           }


        i+=1;
        k+=1;
     }
     b[j][i]='\0';//最后也要注意要添加。


     /* for(i=0;i<count+1;i++)
    {
        printf("%s\n",b[i]);
    }*/
    for(j=0;j<count;j++)
    {
        for(k=0;k<count-j;k++)
        {
            if(strcmp(b[k],b[k+1])>0)
                {
                     strcpy(c,b[k+1]);//strcpy只能用于字符串间的赋值!!!!!
                     strcpy(b[k+1],b[k]);
                     strcpy(b[k],c);
                }
        }
    }


         for(i=0;i<count+1;i++)
    {
        printf("%s\n",b[i]);
    }
    return 0;
}
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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