C 试题 续

本文深入探讨了编程中常见的三个错误实例:字符串数组越界、未定义变量及越界数组复制,并提供了详细的分析及解决方案,旨在提高程序员对基本功的掌握水平,预防潜在的代码漏洞。

找错

1. Void test1() { char string[10]; char* str1=”0123456789”; strcpy(string, str1); }

Void test2() { char string[10], str1[10]; for(I=0; I<10;I++) { str1[i] =’a’; } strcpy(string, str1); }

Void test3(char* str1) { char string[10]; if(strlen(str1)<=10) { strcpy(string, str1); } }

 test 1 这里string数组越界,因为字符串长度为10,还有一个结束符‘\0’。所以总共有11个字符长度。string数组大小为10,这里越界了。

 test2  这里有一个一眼就能看出的问题,那就是变量i没有定义,这在代码编译阶段编译器可以帮你发现,很容易搞定。然而很多问题是自己造成的漏洞,编译器是帮不上什么忙的。这里最大的问题还是str1没有结束符,因为strcpy的第二个参数应该是一个字符串常量。因为strcpy函数是利用判断第二个参数的结束符来得到是否拷贝完毕。 但是这里第二个字符串末尾并没有附空字符,因此无法判断是否应停止拷贝。所以在for循环后面应加上str1p[9] 。
= '\0';

test3  这里的问题仍是越界问题。strlen函数得到字符串除结束符外的长度。如果这里是<=10话,就很明显越界了。

考查对基本功的掌握: (1)字符串以'\0'结尾; (2)对数组越界把握的敏感度; (3)库函数strcpy的工作方式,如果编写一个标准strcpy函数的总分值为10,下面给出几个不同得分的答案:

2分 void strcpy( char *strDest, char *strSrc ) {     while( (*strDest++ = * strSrc++) != '\0' ); }

4分 void strcpy( char *strDest, const char *strSrc ) //将源字符串加const,表明其为输入参数,加2分 {     while( (*strDest++ = * strSrc++) != '\0' ); }

7分 void strcpy(char *strDest, const char *strSrc) {    //对源地址和目的地址加非0断言,加3分    assert( (strDest != NULL) && (strSrc != NULL) );    while( (*strDest++ = * strSrc++) != '\0' ); }

10分 //为了实现链式操作,将目的地址返回,加3分!

转载: <wbr>C++ <wbr>一些笔试题6(1)转载: <wbr>C++ <wbr>一些笔试题6(1)Code char * strcpy( char *strDest, const char *strSrc ) 
{    
  assert( (strDest != NULL) && (strSrc != NULL) );
   char *address = strDest;
     while( (*strDest++ = * strSrc++!= '\0' );
       return address;

 

转载于:https://www.cnblogs.com/babysunnie/p/3204130.html

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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