随笔1:为什么copy函数需要定义中间指针get

本文通过一个C++示例程序展示了如何实现字符串拷贝,并分析了在拷贝过程中可能出现的问题及解决办法。文章指出,在使用自定义拷贝函数时需要注意返回正确的内存地址,以避免输出结果不完整。
  • 1、先看代码
//testCopy.cpp

#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;
//声明copy函数
char * copy(char*dest,const char*src);
int main() {
    char array[20] = "hello world!";
    char array1[30] = "nihao,woshi hexuefeng!";
        char * array2;
        array2 = copy(array1,array);
        cout << "array" << array << endl;
        cout << "array1" << array1 << endl;
        cout << "array2" << array2 << endl;
        system("pause");
    return 0;
}
//copy函数的实现
char *copy(char* dest,const char* src) {
    if ((dest==NULL)||(src==NULL))
    {
        printf("参数不能为空");
        return NULL;
    }
    //1:char * get = dest; //保存dest初始的地址
    while ((*dest++=*src++)!='\0')
    {

    }
    //2:return get;
  return dest; //这里的dest已经是while循环结束后的位置`这里写代码片`了
}

输出结果是:
这里写图片描述
1:array已经把内容复制给了数组array1
2:array2却没有正确地输出结果

  • 2、原因和解决方法

见源代码注解; array2输出的内容是除掉array的大小,即12个字符之后的起始位置开始输出;
正确做法是打开源代码的1,2注解行,显示结果如下:
这里写图片描述

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,并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,并提供了完整的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,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 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,并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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