未知长度字符串的处理

likeacmlian 2008-07-14 09:36:09
各位大侠:
请教一个问题,在C++中怎么存储未知长度的字符串,比如:接收用户输入的长度未知的字符串;用纯C语言可以实现吗?
还有一个问题就是,联合体主要用在哪些场合,最好举出示例,非常感谢!
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likeacmlian 2008-07-15
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fox000002,你说用string,直接cin>>string就可以了吗?string直接支持动态长度?
likeacmlian 2008-07-15
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cnzdgs,你说的联合体可以为了节省空间,相当于两种类型的结构体,具体来说是怎么节省空间的,最好举个例子,谢谢
Eleven 2008-07-15
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[Quote=引用 2 楼 fox000002 的回复:]
用 string 类啊

VC 下也可以考虑 CString
[/Quote]
happy5197 2008-07-15
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申请一个足够大的内存 字符串在客户端设置一下 最大字符数量 然后用CString 的GetLength就可以得到字符串长度了
animalgogogo 2008-07-15
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联合体主要是同样的内容定义了不同的类型以便引用。
例如,同样是一个班的学生。
联合体可以是如下定义:
union
{
以名字类分类个体;
以小组类定义小群体;
}
等。

经常用到的网络地址结构就是一个联合体
struct in_addr {
union {
struct { u_char s_b1,s_b2,s_b3,s_b4; } S_un_b;
struct { u_short s_w1,s_w2; } S_un_w;
u_long S_addr;
} S_un;
引用方式多,给编程带来了方便。
cnzdgs 2008-07-15
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用malloc分配,用free释放,需要调整长度用realloc。MSDN中就有例子。
cnzdgs 2008-07-15
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[Quote=引用 8 楼 ilikeacmlian 的回复:]
cnzdgs,你说的联合体可以为了节省空间,相当于两种类型的结构体,具体来说是怎么节省空间的,最好举个例子,谢谢
[/Quote]
这种例子都比较复杂,下面是DDK中的IO_STACK_LOCATION结构中的片段,各种I/O请求都利用这个结构传递参数。其中的Parameters是一个union,当I/O请求是IRP_MJ_CREATE时,使用Create结构,当请求是IRP_MJ_READ时,使用Read结构,当请求是IRP_MJ_WRITE时,使用Write结构。

typedef struct _IO_STACK_LOCATION {
UCHAR MajorFunction;
UCHAR MinorFunction;
UCHAR Flags;
UCHAR Control;
union {
struct {
PIO_SECURITY_CONTEXT SecurityContext;
ULONG Options;
USHORT POINTER_ALIGNMENT FileAttributes;
USHORT ShareAccess;
ULONG POINTER_ALIGNMENT EaLength;
} Create;
struct {
ULONG Length;
ULONG POINTER_ALIGNMENT Key;
LARGE_INTEGER ByteOffset;
} Read;
struct {
ULONG Length;
ULONG POINTER_ALIGNMENT Key;
LARGE_INTEGER ByteOffset;
} Write;
// ……
} Parameters;
PDEVICE_OBJECT DeviceObject;
PFILE_OBJECT FileObject;
PIO_COMPLETION_ROUTINE CompletionRoutine;
PVOID Context;
} IO_STACK_LOCATION, *PIO_STACK_LOCATION;
cnzdgs 2008-07-14
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1、可以逐个字符输入,根据情况调整缓冲区大小。
2、联合体主要用于两种情况:一种是为了节省空间,相当于两种类型的结构体,对于不同情况应用其中的一种;另一种是为了方便访问数据,例如一个DWORD型变量与两个WORD型变量联合,可以通过这两个WORD型变量来取DWORD数据的高WORD和低WORD。
fox000002 2008-07-14
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用 string 类啊

VC 下也可以考虑 CString

Amuro1987218 2008-07-14
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问题1申请一个足够大的内存空间吧
文体2:

以Diablo2的地图外挂为例:

struct UnitAny {
DWORD nUnitType; //+00
DWORD nTxtFileNo; //+04
DWORD _1;
DWORD nUnitId; // +0C
DWORD eMode; // +10
union {
PlayerData *pPlayerData; //+14
MonsterData *pMonsterData; //+14
ObjectData *pObjectData; //+14
ItemData *pItemData; //+14
};
DWORD dwAct;
UnitAny *pNext; //+1c
WORD _2a0;
WORD unkNo;
DWORD _2a[2];
union {
ObjectPath *pPos;
ItemPath *pItemPath;
};
//struct {
// DWORD xpos1; //+00
// DWORD ypos1; //+04
// DWORD xpos2; //+08
// DWORD ypos2; //+0c
// WORD targetx; //+10
// WORD targety; //+12
// DWORD _1[2];
// DrlgRoom1 *pRoom1; //+1c
// DWORD _2[14];
// UnitAny *pTargetUnit; //+58
//} *pPos; // +2c
// DWORD _2b[12];
DWORD _2b[11];
StatsList * ptStatsList; // 0x5C
UnitInventory *pInventory; //+60
// +64 交易对方的UnitID
// +68
// +6C 1 处于交易状态 0 未处于交易状态
DWORD _3[7];
UnitAny *pNextPlayer; //+80
DWORD _4b[4];
DWORD nOwnerType; // +94
DWORD nOwnerId; // +98
// BYTE _4c[42];
BYTE _4c_1[12];
Info * ptInfo; // 0xA8
BYTE _4c_2[26];

BYTE fFlags0:1; //+0c6, new added
BYTE _4d; // 0xC7
DWORD _5[5]; // 0xC8
GameEvent *ptGameEvent; // 0xDC
BYTE _77[8];
DWORD fFlags; //+e8
DWORD fFlags2; //+ec
DWORD _6[7];
};

注意union {
PlayerData *pPlayerData; //+14
MonsterData *pMonsterData; //+14
ObjectData *pObjectData; //+14
ItemData *pItemData; //+14
};

这个结构体可能用来描述玩家,怪物,道具

但是实力对象只可能是其中一种,而不可能什么都是吧

所以这里用联合保存这几个结构指针是合适的。
内容概要:本文围绕不确定环境下的多式联运路径优化问题展开研究,提出并实现了基于AFO算法、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的三种智能优化方法,并借助Matlab平台完成算法编程与仿真。研究构建了考虑时间、成本、转运风险等多重不确定因素的路径优化模型,系统比较了AFO、GA、PSO三种算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的表现,同时引入Matlab自带的全局优化搜索器作为基准对照,深入分析各算法在复杂物流网络中的适用边界与性能差异。研究表明,AFO算法在解决此类组合优化问题时展现出更快的收敛效率和更强的局部规避能力。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础与运筹优化知识,从事物流工程、交通运输规划、智能算法开发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多式联运、综合货运网络中的路径决策支持系统构建;②为不确定性条件下复杂路径规划问题提供智能算法选型依据与技术实现方案;③支持科研人员复现主流优化算法并开展横向性能对比实验,推动算法改进与实际落地。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析算法实现流程,重点理解目标函数设计、约束条件处理及参数敏感性分析部分,可通过调整问题规模与算法参数进行对比实验,进一步拓展至动态路径规划或大规模网络优化等延伸场景。
内容概要:本文研究了基于QLearning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,通过Matlab代码实现了控制算法的仿真验证。该方法融合强化学习的在线自适应能力与传统PID控制的稳定性优势,利用QLearning算法动态优化PID控制器的比例、积分、微分参数,以应对水下复杂流体环境、模型不确定性及外部干扰等挑战,从而提升AUV轨迹跟踪的精度、鲁棒性与动态响应性能。文中系统阐述了AUV的六自由度非线性动力学建模过程、QLearning算法的状态空间与动作空间设计、奖励函数构造及训练机制,并详细说明了PID参数自整定的闭环控制架构。仿真结果表明,相较于传统固定参数PID控制器,该智能控制策略在多种工况下均展现出更优的控制效果,有效抑制了超调,加快了响应速度,并增强了抗干扰能力。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习基础及Matlab/Simulink仿真能力,从事水下机器人、智能控制、海洋工程、自动化等领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于AUV、UUV等无人水下平台的高精度自主导航与运动控制;②为解决非线性、强耦合、时变系统的控制器参数自适应整定问题提供智能化解决方案;③作为强化学习与经典控制理论深度融合的技术范例,推动智能控制算法在海洋装备中的工程化应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法实现细节,重点剖析QLearning的状态-动作-奖励机制设计、PID参数更新逻辑及仿真对比实验结果,有条件者可在更复杂的动力学模型或实际硬件平台上进一步验证与优化算法性能。

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