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要求用C程序实现如下功能:将一个字符串滤掉其中的空格,分解成单个的单词字符数组,如“this is a pen!"=>"this" "is" "a" "pen!"
renniyou
2004-04-29 05:06:06
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要求用C程序实现如下功能:将一个字符串滤掉其中的空格,分解成单个的单词字符数组,如“this is a pen!"=>"this" "is" "a" "pen!"
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cyllar
2004-05-02
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#include<iostream>
using namespace std;
#include<string.h>
int main(){
char* p=" ";//要处理的字符串
int num=sizeof(p);
char* m[];
int i=0;
int k=0;
int j=0;
char* p=new char[sizeof(p)];
char temp=p[i];
while(temp!='\0'){
while(temp[i]!=' '&&temp[i]!='\0'){
p[j++]=temp[i++];
p[j]='\0' ;
}
while(temp[i]==' '&&temp[i]!='\0')
i++;
if(p!=NULL)
m[k++]=p
j=0;
}
sueprljy
2004-04-30
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//C++代码
main()
{
char *p = "This is a pen";
char a[100][20] ;//假设最多100个单词,每个单词最多不超过20位
int i = 0;
int j = 0;
while(1)
{
if (*p == ' '||*p == 0)
{
a[i++][j] = '\0';
j=0;
if(*p == 0)break;
}
else
{
a[i][j++] = *p;
}
p++;
}
for (int count = 0; count<i; count++)
{
printf("%s\n",a[count]);
}
getchar();
}
fansy007
2004-04-30
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vector<string>str;
string word;
cin>>word;
str.push_back(word);
hongweijin
2004-04-29
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算法基本如此
hongweijin
2004-04-29
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呵呵,这些代码可以如下:
#include <stdio.h>
#define IN 1
#define OUT 0
main()
{
int c, state;
state = OUT;
while ((c = getchar()) != EOF)
{
if (c == ' ' || c == '\n' || c == '\t')
{
if (state == IN)
{
putchar('\n');
state = OUT;
}
}
else if (state == OUT)
{
state = IN;
putchar(c);
}
else
{
putchar(c);
}
}
}
bm1408
2004-04-29
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这个不难吧!
用不到什么太高深的东东啊!
while(没有到文件尾)
if(第一个字符是不是空格)
下一个
else
for(继续读)
再IF
..........
Areece
2004-04-29
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看看strtok,可能对你有帮助
pigpig
2004-04-29
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去看看变异原理,有穷状态机
ISO 10605-2023.pdf
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(42页PPT)PP某省市大脑数据中台一网统管可视化平台建设方案.pptx
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六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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