现场编写类似strstr/strcpy/strpbrk的函数

本文介绍了两个基本字符串操作函数的实现:strstr(查找子串位置)和strcpy(复制字符串)。strstr函数通过双层循环来匹配子串,而strcpy则考虑了源目标重叠的情况,并使用断言确保参数的有效性。

1.strstr

int strstr(char *string, char *substring)      
{     
    if (string == NULL || substring == NULL)        
        return -1;        
      
    int lenstr = strlen(string);     
    int lensub = strlen(substring);     
      
    if (lenstr < lensub)        
        return -1;         
      
    int len = lenstr - lensub;  
    for (int i = 0; i <= len; i++)   //复杂度为O(m*n)      
    {     
        for (int j = 0; j < lensub; j++)     
        {     
            if (string[i+j] != substring[j])     
                break;     
        }     
        if (j == lensub)     
            return i + 1;     
    }     
    return -1;     
} 


 

2.strcpy

//得10分,基本上所有的情况,都考虑到了   
//如果有考虑到源目所指区域有重叠的情况,加1分!      
char * strcpy( char *strDest, const char *strSrc )      
{     
    if(strDest == strSrc) { return strDest; }  
    assert( (strDest != NULL) && (strSrc != NULL) );     
    char *address = strDest;      
    while( (*strDest++ = * strSrc++) != '/0' );      
    return address;     
}    

 

3.
 

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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