c程序设计语言笔记1

C语言程序设计(谭浩强)学习笔记1 C语言程序设计1 C语言概述1.1 C语言的发展过程1.2 当代最优秀的程序设计语言1.3 C语言版本1.4C语言的特点1.5 面向对象的程序设计语言1.6 C和C++1.7 简单的C程序介绍1.8 输入和输出函数1.9 C源程序的结构特点1.10 书写程序时应遵循的规则1.11 C语言的字符集1.12 C语言词汇 1 C语言概述 1.1 C语言的发展过程 1.2 当代最优秀的程序设计语言 1.3 C语言版本 1.4C语言的特点 C语言简洁、紧凑,使用方便、灵活。ANSI C一共只有32个关键字(auto 阅读详情

打印最长输入行的程序:

#include <stdio.h>
#define MAXLINE 1000	/*允许的输入行的最大长度*/

int getline(char line[], int maxline);
void copy(char to[], char from[]);

/* 打印最长的输入行 */

main()
{
	int len;	/*	当前行长度	*/
	int max;	/*	目前为止发现的最长行的长度	*/
	char line[MAXLINE];		/*	当前的输入行	*/
	char longest[MAXLINE];		/*	用于保存最长的行	*/

	max = 0;
	while((len = getline(line,MAXLINE)) > 0)
		if (len > max){
			max = len;
			copy(longest,line);
		}
	if (max > 0)
		printf("%s",longest);
	return 0;
}


/*	getline函数:将一行读入到s并返回其长度	*/
int getline(char s[], int lim)
{
	int c, i;

	for (i = 0;i <= lim-1 && (c=getchar())!=EOF && c!='\n';++i)
		s[i] = c;
	if (c = '\n'){
		s[i] = c;
		++i;
	}
	s[i] = '\0';
	return i;
}

/* copy函数:将from复制到to;这里假定to足够大	*/
void copy(char to[], char from[])
{
	int i;

	i = 0;
	while((to[i] = from[i] != '\0'))
		++i;
}

练习1-9 编写一个将输入复制到输出的程序,并将其中连续的多个空格用一个空格代替。

#include <stdio.h>
/* ex1-9,编写一个将输入复制到输出的程序,并将其中的连续多个空格用一个空格代替*/

#define NONBLACK 'a'

/*main()
{
	int i = 0,c,c_prior;  //加入i使得一开始连续输入空格时不输出
	c_prior = NONBLACK;  //初始化,防止一开始输入空格时出现错误
	while((c = getchar()) != EOF){
		if (c != ' '){
			putchar(c);
			i++;
		}
		else if(c_prior != ' '&& i > 0)
			putchar(c);
		c_prior = c;
	}
	getch();
}    */



//or版本


main()
{
	int  c,c_prior;

	c_prior = NONBLACK;
	while((c = getchar()) != EOF){
		if(c != ' ' || c_prior != ' ')
			putchar(c);
		c_prior = c;
	}
	getch();
}

练习1-12 

#include <stdio.h>

// ex 1-12  以每行一个单词的形式打印其输入

#define IN 1 // inside a word 
#define OUT 0 // outside a word

main()
{
	int c,state;
	state = OUT;
	while((c = getchar()) != EOF){
		if(c == ' ' || c== '\n' || c == '\t' ){
			if(state == IN){
				putchar('\n'); //finish a word
				state = OUT;
			}
			else if(state == OUT){
				state = IN;
				putchar(c);
			}
			else
				putchar(c);

		}
	}

}

练习1-13 

水平直方图:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

//ex 1-13
//print horizontal histogram

#define MAXHIST 15 /* max length of histogram	*/
#define MAXWORD 11 /* max length of a word		*/
#define IN 1	/* inside a word	*/
#define OUT 0   /* outside a word   */


main()
{
	int c,i,nc,state;
	int len;  /*  length pf each word */
	int maxvalue;   /* maxunum value for wl[]   */
	int ovflow;		/* number of overflow word */
	int wl[MAXWORD];/*word length counters		*/



	state = OUT;
	nc = 0;			/*number of chars in a word  */
	ovflow = 0;
	for (i = 0;i < MAXWORD; ++i)
		wl[i] = 0;
	while((c = getchar()) != '\n'){
		if (c == ' ' || c == '\t'){
			state = OUT;
			if (nc > 0)
				if (nc < MAXWORD)
					++wl[nc];
				else
					++ovflow;
			nc = 0;
		}else if (state == OUT){
			state = IN;
			nc = 1;    /* beginning of a new word	*/
		}else
			nc++;    /*inside  a word   */
	}

	maxvalue = 0;
	for (i = 1;i < MAXWORD; i++)
		if (wl[i] > maxvalue)
			maxvalue = wl[i];
	for (i = 1;i < MAXWORD; i++){
		printf("%5d - %5d : ", i, wl[i]);
/*		if(wl[i] > 0){
			if ((len = wl[i] * MAXHIST / maxvalue) <= 0)
				len = 1;
		}else 
			len = 0;  */
		len = wl [i];
		while (len > 0){
			putchar('*');
			--len;
		}
		putchar('\n');

	}
	if (ovflow > 0)
		printf("There are %d words >= %d\n", ovflow , MAXWORD);
	system("pause");
}
垂直直方图:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

//ex 1-13
//print horizontal histogram

#define MAXHIST 15 /* max length of histogram	*/
#define MAXWORD 11 /* max length of a word		*/
#define IN 1	/* inside a word	*/
#define OUT 0   /* outside a word   */


main()
{
	int c,i,j,nc,state;
	int len;  /*  length pf each word */
	int maxvalue;   /* maxunum value for wl[]   */
	int ovflow;		/* number of overflow word */
	int wl[MAXWORD];/*word length counters		*/



	state = OUT;
	nc = 0;			/*number of chars in a word  */
	ovflow = 0;
	for (i = 0;i < MAXWORD; ++i)
		wl[i] = 0;
	while((c = getchar()) != '\n'){
		if (c == ' ' || c == '\t'){
			state = OUT;
			if (nc > 0)
				if (nc < MAXWORD)
					++wl[nc];
				else
					++ovflow;
			nc = 0;
		}else if (state == OUT){
			state = IN;
			nc = 1;    /* beginning of a new word	*/
		}else
			nc++;    /*inside  a word   */
	}

	maxvalue = 0;
	for (i = 1;i < MAXWORD; i++)
		if (wl[i] > maxvalue)
			maxvalue = wl[i];
	for (i = MAXHIST;i > 0; --i){
		for (j = 1;j < MAXWORD; ++j)
			if (wl[j] >= i)
				printf("   * ");
			else
				printf("      ");
		putchar('\n');
	}
	for (i = 1;i < MAXWORD; ++i)
		printf("%4d ",i);
	putchar('\n');
	for (i = 1; i < MAXWORD; ++i)
		printf("%4d ",wl[i]);
	putchar('\n');

	if (ovflow > 0)
		printf("There are %d words >= %d\n", ovflow , MAXWORD);
	system("pause");
}

练习1-20detab函数

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
// ex 1-20 编写程序detab

#define TABINC 8   /* tab increment size  */

/* replace tabs with the proper number of blanks   */

main()
{
	int c,pos,nb;

	nb = 0;	/*number of blanks necessary  */
	pos = 1;/*position of character in line  */

	while((c = getchar()) != EOF){
		if (c == '\t'){
			nb = TABINC - (pos - 1) % TABINC;
			while(nb > 0){  
				putchar(' ');
				++pos;
				--nb;
			}
		}else if (c == '\n'){
			pos = 1;
			putchar(c);
		}else{
			++pos;
			putchar(c);
		}
	}
	system("pause");
}





matebookego win11 arm 系统安装安卓子系统 一般的x86电脑如果安装android子系统,运行安卓子系统,由于要将android arm代码转译为x86代码,所以效率不一定高,但是如果电脑是arm架构的,通过安卓子系统运行android的程序执行效率就会 高不少,本文参考,都是在win11 home版本下的。两者跑分在cpu上差不太多了,大约是枭龙855的水平了,这个水平的子系统就有一定的实用性了,玩个一般游戏,刷个抖音都很流畅的。启动子系统后,点击左上角的设置,启用 “开发人员模式”。然后就可以再通运运行华为应用商店来进行安装其它应用了。 阅读详情

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深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端

SIP客户端For android:LinePhone3.2.7(最新版本),官网地址:http://www.linphone.org/

c 语言1 4,《c程序设计语言》读书笔记(一)1~4

本文都是自己重读《c程序设计语言》时的笔记:自己的一些思考:1、printf和getchar的区别:scanf printf 可以输入输出各种类型的变量,比如int float char,而且同时输入 输出多个也可以 如scanf("%d,%d",&a,&b);getchar putchar 只能输入输出char类型的变量,而且只能同时输入输出一个字符scanf()函数取数据是遇...

weixin_39885469的博客 143

C语言程序设计笔记1

知识点笔记

m0_71210484的博客 329

Java研发笔记2——C语言程序设计学习笔记1

Java研发笔记2——C语言程序设计学习笔记1

Lbs_gemini0603的博客 570

C语言学习笔记(1)——程序设计概述

本节主要内容:算法知识、程序设计与实现的基本过程、C语言程序的基本结构等。 参考教材:C语言程序设计——理论、方法与实践(第2版)

呆毛小叮的博客 454

【学习笔记】C语言程序设计 1.2 C语言快速入门

课程:中国大学MOOC 北京大学 郭炜《程序设计与算法(一)C语言程序设计》

MaroBytes门寒子's Blog 391

C语言程序设计笔记1(小甲鱼

一、打印 1.打印HelloWord #include<stdio.h> int main() { printf("HelloWord!\n"); return 0; } printf函数----格式化输出函数 功能:打印文本到屏幕上 2.转义字符 转义字符 含义 \a 响铃(BEL) \b 退格,将当前位置移到前一列 \f 换页,将当前位置移到下一页开头 \n 换行,将当前位置移到下一行开头 \r 回车,将当前位置移到本行开头 \t 水平制表,跳到

larry1226的博客 680

C程序设计语言笔记-1.导言

C之前上学学过,但是就会点基本语法,连指针都不会,根本就不能算会C。打算以C语言他爹Ritchie先生的C程序设计语言第二版为教材,fedora11下gcc编译器,gedit做编辑器把C语言重新学习一下。 导言部分主要是简单介绍是一个C语言的快速入门。 首先是传统的Hello world程序,这个没啥说的: #include <stdio.h>main()...

weixin_30614587的博客 98

c程序设计语言读书笔记(1)

 在运算符两边都加上一个空格字符,是一个好习惯。这样可以使得运算的结合关系更清晰明了。 如下三种for的写法: for(i=0;i<n;i++) ; for(i = 0;i < n;i++); for(i = 0;i < n;i++) ; 优越性逐步递增。如果for的后面跟有空语句,那么";"应该被单独放置一行,如3。  define指令可以把符号名(或者符号常

...... 2433

C语言程序设计学习笔记1.C语言的简介与主要特点

C语言程序设计详细笔记 持续更新ing

2202_75288333的博客 728

【C语言学习笔记】第1章-程序设计和C语言思维导图

学校开始学习C语言程序设计,教材为谭浩强编写的C程序设计(第五版),因之前已经略有接触C语言,故每次课后的思维导图我会在确保尽可能地包括书籍主题内容的同时精简掉一些我我已经熟练的内容。 做思维导图的主要目的是为了给自己的学习一个FEEDBACK,反思自己学到了什么,也便于自己遗忘时的复习,同时也帮助各位在学习这本书的同学一个纲要。 图片自制,有口语化表达,有问题欢迎指出 ...

z 3165
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zhanghui310
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