C primer plus 读书笔记3

本文详细介绍了C语言中的输入输出处理方法,包括ASCII码控制字符的表示方式、缓冲与非缓冲输入的区别、文件操作的基本原理及字符串处理技巧等内容。

1、ASCII 码前31位控制字符(非打印字符)的表示方法:(1)使用ASCII码表示比如蜂鸣字符用7(十进制)表示;(2),使用特殊的符号序列,即转义序列。如 ‘\a’表示蜂鸣字符。(3),使用十六进制表示字符常量。也就是用反斜杠跟一个X,在加上1到3个十六进制数字。如\x10表示ctrl+p字符。

2、输入字符的立即回显是非缓冲或直接输入的一个实例,他表示你所键入的字符对正在等待程序立即变为可用。相反延迟回显是缓冲输入的实例,他表示键入的字符储存在一个缓冲区,当按下回车键时可使你所键入的字符块对程序变为可用。缓冲分为两类:完全缓冲I/O(缓冲区满了时被清零,这种类型的缓冲一般出现在文件输入中)和行缓冲I/O(遇到换行符是缓冲区清零,键盘输入是标准的行缓冲)。ANSI  C  将缓冲输入做为标准,而非缓冲输入函数通过头文件conio.h支持。

3、C程序处理一个流而不是直接处理文件,流是一个理想化的数据流,实际输入和输出映射到这个数据流。于是打开文件的过程就成为了将文件和流相关联。并通过流进行读写的过程。键盘和显示设备做为每个C程序自动打开的文件来对待。

4、文件结尾的表示方法:第一种通过在文件中放置一个特殊字符来标志结尾(通常用ctrl+Z来标志文件结尾,Unix系统为ctrl+D ),第二种方法让操作系统存储文件大小的信息(现在基本都用这种方法)。C的处理方法是让getchar()检测到文件结尾时返回一个EOF值。

5、重定向和文件:输入重定向    <  符号是重定向运算符,它把文件和stdin流关联起来,把该文件引导至程序。输出重定向  >   将程序的输出定向到文件。

6、创建一个更加友好的用户界面:使用缓冲输入(在使用字符输入时还传输一个程序必须处理的换行符,一种解决方法是使用一个while循环来丢弃输入字符行的其余部分)、混合输入字符和数字(考虑换行符带来的影响)。

7、输入确认:首先要做的是剔除那些有问题的输入(如果scanf()没有成功读取输入,就会将其留在输入队列中,这就需要使用putchar()把输入删除),其次要检查这些输入是否有效是否在可接受在范围内。

8、指针的最基本功能在于同函数交换信息,如果需要让被调函数修改调用函数中的变量,就必须使用指针。它的另一项功能为处理含有数组的函数。

9、字符串常量属于静态存储类。数组和指针的差别:数组的初始化是从静态存储区把一个字符串复制给数组,而指针只是复制字符串的地址;数组名是个常量,而指针是个变量。经常使用指针指向字符串,因为字符串的地址才是程序执行所需要的。

10、字符串的输入:创建存储空间(最简单的方法为在声明中明确指明数组的大小,如char name[81]);

                                      读取字符串(三个读取函数 gets()、scanf()、fgets()).gets():遇到一个换行符结束输入,并且自动加入一个空字符(‘\0’),然后将读取的换行符丢弃。它有两个可能的返回值,第一个为读入字符串的地址,如果出错或遇到文件结尾则返回一个空地址即NULL。不足之处是不能检测出预留的存储区是否能容纳输入的数据。

fgets():示例fgets(name,max,stdin);max为指示最大的读入字符,读取到换行符时将它存入name中,第三个参数用来说明读取哪个文件(stdin说明从键盘读入);由于把换行符读入字符串中,故需要使用s't'rchr()函数来定位和删除换行符。

scanf():基于读取单词而不是字符串。

11、字符串的输出:puts()、printf()、fputs():fput(name,stdout);跟puts()相比fputs()不为字符串自动加上换行符。

12、sprintf():使用方法和printf()一样,只是把输出写到字符串里(示例sprintf(formal,"%s,%s",name,name2);


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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