VS2003中的CString赋值有长度限制?

社会栋梁 2007-11-12 11:09:50
我们原来的一段数据采集程序
将采集的数据赋值给CString 类型的变量
在VC6中一点问题都没有

将程序移植到VC7中
采集的数据就不完整了,数据后面就自动截断了(截掉的长度不清楚,反正是不少)
原来用CString::Find来搜索结果,因为不完整现在就不可以了
一看MSDN CString 在VC7中变成了CStringT
这是为什么?


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jameshooo 2007-12-03
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字符串很怕遇到0,但是你采集的数据可能会遇到0,建议你不用字符串类,而是直接new一个BYTE型的数组
qq14923349 2007-12-03
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6.0的CString无长度问题,
jixingzhong 2007-12-03
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没听说有这个限制。

是否是 jiangsheng 提到的 编码问题?
蒋晟 2007-11-25
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CString长度只受可用内存限制
估计是你的代码可移植性太差,没考虑unicode支持
社会栋梁 2007-11-25
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只是换了vc版本 其他的都没有动
从log文件看,好象是遇到不可见的字符串在vc7中就截断了
vc6中没有
thisisyjs 2007-11-14
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没有长度限制,据说vc7/7.1是个过渡版本哦
菜牛 2007-11-13
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采集的数据,应该是数值型的吧,怎么可以当作字符串来处理?CStringT是一个模板类。
zhoujianhei 2007-11-13
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VC6转到VC7会很烦,成堆的数据类型警告看起来是很恐惧的。
不知道LZ有没有安全的处理啊?
CString 和 CStringT 没有长度限制。
ccpaishi 2007-11-13
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CStringT是一个模板,但是没有听说过有长度限制。
WizardK 2007-11-13
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VC6->VC7的MFC的CString,除了加了AppendFormat这个成员函数外,好像没有什么变化
凤矶 2007-11-13
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http://topic.csdn.net/t/20060203/15/4538947.html#
LZ建CStringT临时对象时,明确地把长度指定给它。
内容概要:本文聚焦于考虑经济性的储能运行优化问题,以实现经济效益最大化为核心目标,系统性地研究并实现了储能系统在电力环境的最优充放电策略。通过Matlab编程平台,采用线性规划、动态规划及智能优化算法(如粒子群、遗传算法等)三种不同方法求解储能运行优化模型,对比分析各算法在求解效率、收敛性与实用性方面的表现。资源内容涵盖完整的模型构建流程、目标函数与约束条件的设计、算法实现代码及仿真结果可视化,重点突出在峰谷电价机制下储能系统的经济调度能力,为相关科研与工程应用提供可复现的技术参考。; 适合人群:具备电力系统基础理论知识和Matlab编程能力的高校研究生、从事新能源与储能系统优化研究的科研人员,以及参与微电网、综合能源系统设计与运行的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究储能系统在分时电价机制下的经济运行特性与收益模型;②对比不同数学优化方法在储能调度问题的适用性与性能差异;③为综合能源系统、智能微网的储能配置与运行控制提供仿真验证工具与决策支持方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块学习,深入理解目标函数与运行约束的数学建模过程,尝试调整负荷数据、电价曲线或储能参数以观察策略变化,并鼓励拓展引入更多实际限制(如寿命损耗、功率爬坡率)以提升模型工程实用性。
内容概要:本文围绕“基于共享储能服务的智能楼宇双层优化配置”展开研究,通过Matlab代码实现,旨在提升智能楼宇在能源利用方面的效率与经济性。研究构建了上层优化共享储能资源配置与下层优化楼宇内部用能设备调度的双层协同优化模型,综合考虑分时电价、可再生能源出力不确定性、用户舒适度约束及储能运行特性等因素,以实现系统综合能源成本最小化与供需平衡的双重目标。文详细阐述了双层优化问题的数学建模过程、求解算法(如智能优化算法或数学规划方法)的选择与实现策略,并通过仿真验证了所提模型在削峰填谷、降低电费支出、提高可再生能源消纳能力等方面的显著有效性,为共享储能模式在智能建筑的应用提供了理论依据与技术支撑。; 适合人群:具备电力系统分析、优化理论基础及Matlab编程能力的研究生、科研人员和工程技术人员,特别适用于从事智能电网、综合能源系统、需求响应、建筑节能及共享经济模式研究的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于智能楼宇、商业园区等场景的能源管理系统设计与运行优化;②支撑共享储能项目的规划、投资决策与商业化运营;③作为高校与科研机构在能源互联网、多能协同优化等方向的教学案例与科研参考;④复现高水平EI期刊研究成果,推动先进能源优化技术的实际转化与应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码与技术文档进行逐行调试与仿真分析,深入理解双层优化架构的建模逻辑、变量耦合关系及求解流程;可尝试替换不同优化算法或调整参数设置,对比分析其对求解效率与结果的影响,从而深化对模型性能边界与适用条件的认识,并为进一步的模型拓展与创新奠定基础。

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