注释转换

用C语言实现注释转换,将代码当中有关C语言的注释全部转换为C++注释形式。

Commentcovert.h

#ifndef __COMMENT_CONVERT_H__
#define __COMMENT_CONVERT_H__


#include 
#include 
enum STATE
{
	NUL_STATE,
	C_STATE,
	CPP_STATE,
	END_STATE
};


void DoConvertWork(FILE* pfIn, FILE* pfOut);
void DoNULState(FILE* pfIn, FILE* pfOut);
void DoCState(FILE* pfIn, FILE* pfOut);
void DoCppState(FILE* pfIn, FILE* pfOut);

#endif

test.c
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include"CommentCovert.h"

void test()
{
	FILE* pfIn = fopen("input.txt", "r");
	if (NULL == pfIn)
	{
		perror("open file for read");
		exit(EXIT_FAILURE);
	}
	FILE* pfOut = fopen("output.txt", "a");
	if (NULL == pfOut)
	{
		perror("open file for write");
		fclose(pfIn);
		exit(EXIT_FAILURE);
	}
	DoConvertWork(pfIn, pfOut);
	fclose(pfIn);
	fclose(pfOut);
}


int main()
{
	test();
	return 0;
}

Commentcovert.c
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include"CommentCovert.h"
enum STATE state = NUL_STATE;
void DoConvertWork(FILE* pfIn, FILE* pfOut)
{
	while (state != END_STATE)
	{
		switch (state)
		{
		case NUL_STATE:
			DoNULState(pfIn, pfOut);
			break;
		case C_STATE:
			DoCState(pfIn, pfOut);
			break;
		case CPP_STATE:
			DoCppState(pfIn, pfOut);
			break;
		}
	}
}
void DoNULState(FILE* pfIn, FILE* pfOut)
{
	int first=0;
	int second=0;
	first = fgetc(pfIn);
	switch (first)
	{
	case '/':
				second = fgetc(pfIn);
				if (second == '/')         // 遇到*/ 说明c的注释结束,切换到无状态 
				{
					fputc('/', pfOut);
					fputc('/', pfOut);
					state = CPP_STATE;
				}
				else if (second == '*')    // 遇到* 说明是c的注释,切换到c的注释处理
				{
					state = C_STATE;
					fputc(first, pfOut);
					fputc('/', pfOut);
				}
				else
				{
					fputc(first, pfOut);
					fputc(first, pfOut);
				}
				break;
	case EOF:
		state = END_STATE;
		break;
	default:
		fputc(first, pfOut);
		break;
	}
}

	void DoCState(FILE* pfIn, FILE* pfOut)          //C语言的注释处理
	{
		int first = 0;
		int second = 0;
		int third = 0;
		first = fgetc(pfIn);
		switch (first)
		{
		case '*':
		
				    second = fgetc(pfIn);
					if (second == '/')
					{
						state = NUL_STATE;
						third = fgetc(pfIn);
						if (third != '\n')
						{
							fputc('\n', pfOut);
							ungetc(third, pfIn);
						}
						else
						{
							ungetc(third, pfIn);
						}
					}
					else 
					{
						fputc(first, pfOut);
						ungetc(second, pfIn);
					}
					break;
		
		case '\n':
			fputc(first, pfOut);
			fputc('/', pfOut);
			fputc('/', pfOut);
			break;
		default:
			fputc(first, pfOut);
			break;
		}
	}
	void DoCppState(FILE* pfIn, FILE* pfOut)            //C++语言的注释处理
	{
		int first = fgetc(pfIn);
		switch (first)
		{
		case '\n':
			fputc(first, pfOut);
			state = NUL_STATE;
			break;
		default:
			if (first == EOF)
			{
				state = END_STATE;
			}
			else
			{
				fputc(first, pfOut);
			}
			break;
		}
	}

程序运行:



程序运行后:将代码当中有关C语言的注释全部转换为C++注释形式


内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,并进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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