Strcpy / Strncpy

本文详细解析了字符串复制函数strcpy和strncpy的功能与用法,包括它们的函数原型、执行过程及潜在风险,并通过示例程序展示了如何使用这两个函数。

Strcpy / Strncpy  

Strcpy的函数原型:

    char *strcpy(char *dst, const char *src)

函数功能:

    将字符串src拷贝到字符串dst中去。

用法解析:

    在执行字符串拷贝之前,“用户需要保证”dst指向的空间足够大。否则的话,可能会产生意想不到的后果。

    如果dst所指向的空间不足以存储src中的字符串的话,不要以为只是遗失了src中存储不下的字符串这么简单。

    在VC的库函数中,strcpy()的定义如下:

char * __cdecl strcpy(char * dst, const char * src)

{

        char * cp = dst;

        while( *cp++ = *src++ )

                ; /* Copy src over dst */ /*注意这行有个分号*/

        return( dst );//为了实现链式操作,返回目的地址

}

需要留意的是,这个函数定义中的循环语句:

while( *cp++ = *src++ )

;

这个循环会一直执行,直到循环条件为0。注意这里的0不是数字里的零,而是ASCII码中的0。也就是’\0’ 。

也就是说,如果dst所指向的存储空间不够大的话,这个函数会将src中的部分内容拷贝到dst所指内存空间后面的内存中。而dst所指空间后面的内存却是不可知的,有可能已经被其它资源占用了,这样就会破坏掉原先存储的内容,导致系统崩溃。

因为strcpy在执行字符串拷贝的时候,会从src所指位置开始,检测当前内存单元中存储的数据是否为‘\0’。如果不为‘\0’,则将这个内存单元中的数据拷贝到dst所指向的内存中。如果src中存储的字符串长度大于dst所申请的内存空间的话,就会产生越界,造成不可预知的后果。

Strncpy的函数原型:

    char *strncpy(char *dest, const char *src,int count)

函数功能:

    将字符串src中的count个字符拷贝到字符串dest中去。

用法解析:

    这个函数和strcpy类似,当src的长度大于dst申请的空间的时候,情况和strcpy一样;

如果第3个参数count的值大于src中字符串的长度的话,就会将字符串src拷贝到dst中,返回函数。

示例程序:

#include <iostream>

// #include <conio.h> // for getch()

#include <string.h> // for stycpy()

using namespace std;

int main()

{

    int i = 0;

    char dst[11] = "1234567890";

    char src[15] = {'1','2','3','4','5','\0','7','8','9','0','1','2','3','4'};

    strcpy( dst, src );

    cout<<"strcpy()"<<endl;

    cout<<dst<<endl<<endl;

    strncpy( dst, src, 14 );    // cont = 14

    cout<<"strncpy()"<<endl;

    cout<<dst<<endl<<endl;

//    getch();

    return 0;

}

程序执行结果:

strcpy()

12345

strncpy()

12345

考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度【考虑碳交易机制】(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“考虑柔性负荷的综合能源系统低碳经济优化调度”展开,重点研究在碳交易机制下如何实现综合能源系统的低碳化与经济性协同优化。通过构建包含风电、光伏、储能、柔性负荷等多种能源形式的系统模型,结合碳交易成本与能源调度成本,提出优化调度策略,以降低碳排放并提升系统运行经济性。文中采用Matlab进行仿真代码实现,验证了所提模型在平衡能源供需、平抑可再生能源波动、引导柔性负荷参与调度等方面的有效性,为低碳能源系统的设计与运行提供了技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统、能源系统背景,熟悉Matlab编程,从事能源优化、低碳调度、综合能源系统等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究碳交易机制对综合能源系统调度决策的影响;②实现柔性负荷在削峰填谷、促进可再生能源消纳中的作用;③掌握基于Matlab的能源系统建模与优化求解方法;④为实际综合能源项目提供低碳经济调度方案参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解模型构建与求解过程,重点关注目标函数设计、约束条件设置及碳交易成本的量化方式,可进一步扩展至多能互补、需求响应等场景进行二次开发与仿真验证。
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