模拟实现 strlen 函数

本文介绍了三种不同的方法来实现字符串长度计算函数:计数器方式、递归方式和指针-指针方式。每种方法都有其特点,如递归方式不需要创建额外的临时变量,而指针-指针方式则利用了指针之间的距离来确定字符串长度。

用三种方式实现该功能

实现这个函数必须明白函数库中 strlen 函数的一些细节,最重要的一点是对该函数返回值的描述,我未能上传截图,我将取自 MSDN 中对该函数返回值的描述粘贴到这里(Each of these functions returns the number of characters in string, excluding the terminal NULL. No return value is reserved to indicate an error.),供大家参考。
#include<stdio.h>
#include<windows.h>
#include<assert.h>
int my_strlen(const char *str)  //计数器方式
{
	int count = 0;
	assert(str);
	while(*str++){
		count++;
	}
	return count;
}
int my_strlen(const char *str)  //递归方式
{
	assert(str);
	if(*str == '\0'){
		return 0;
	}
	else
	return (1 + my_strlen(str+1));
}
int my_strlen(const char *str)  //指针 - 指针的方式
{
	char *start = str;
	char *end = start;
	while(*end){
		end++;
	}
	return end - start;
}
int main()
{
	char *string = "1234abcd";
	int len = my_strlen(string);
	printf("len = %d\n",len);
	system("pause");
	return 0;
}
第二种方式的独特之处在于不需要创建临时变量。
第三种方式中,指针 - 指针在常规情况下,当两个指针指向同一内存空间(数组)时,二者相减即为二者之间元素的个数。
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证调整参数以适应具体应用场景。
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