c语言函数实验结及即分析 c语言实验结果及分析

C语言实验报告

我写了个,不知道行不,有什么不妥的请指出哈,如要格式请加我,将之发给你

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四 川 大 学 计 算 机 学 院、软 件 学 院

实 验 报 告

学号: 姓名: 专业:计算机科学与技术 班级:5 第 13 周

课程名称 c/C++ 实验课时 2

实验项目 字符串的复制与追加 实验时间 08.5. 16

实验目的 1.掌握字符串的基本操作和理解数据结构

实验环境 VC 6.0

实验内容(算法、程序、步骤和方法) 先计算出S1和S2的字符个数,为S3分配好空间,利用已有库函数先将S1复制到S3中,再将S2追加到S3中,当显示完后要记住收回空间,做好善后处理。

源代码如下:

#includeiostream

#includestring.h

using namespace std;

int main()

{

char *s1="abcdef";

char *s2="123456f";

int n=strlen(s1)+strlen(s2);//计算s1,和s2的总长度n

char *s3=new char[n+1]; //定义S3并分配空间大小为n

strcpy(s3,s1); //将s1复制到s3中

strcat(s3,s2); //将s2追加到s3后面

cout"s3="s3endl;

delete []s3; //收回空间

s3=NULL; //将指针指向空

return 0;

}

(接上)

实验内容(算法、程序、步骤和方法)

结构是顺序存储结构,算法顺序链接法

数据记录

和计算 数据有:字符串S1 ,S2;和一未知字符串S3

只需计算前两个字符串长度之和

结 论

(结 果) 利用字符数组可以顺序存储字符数据,并且能够顺序处理数据;

算法复杂度O(n+m);处于中性

小 结 字符数组能够带来很好的存储结构,便于操作,但是算法不是很好,只能顺序遍历数组,故复杂度不是很小

指导老师评 议

成绩评定: 指导教师签名:

计算机c语言实验报告的“实验结果和分析”怎么写?

把你的运行界面和你想要实现的目的联系起来,总体上实现的是怎样的功能,然后再对每一个函数的功能进行分析,不用很长。

C语言运行结果及其分析

第一题选C,函数不断接受字符直到字符为E为止,类似于栈,输出时会将后输入缓冲区的字符先弹出缓冲区,即逆序输出。

第二题选A,前面两个数字很明显,后面的a和b是全局变量的a和b,不是f里面定义的两个局部变量,也就是说它们即使名字相同,由于作用域不同,作用效果也不同。

C语言实训总结

在初学C语言的一个学期后,我们进行了C语言实训阶段,尝试自己编写一个比较复杂的程序系统。在为期两周的时间中,我们同组的同学共同的感受是:C语言实训和平时上课所接触的程序是有很大不同的,所经受的考验和克服的困难是平时所无法比拟的。好在同组的搭档们精诚合作,分工明确,有问题共同解决,攻克了C语言实训的复杂程序。在这里,我作为其中的参与者,自然感触良多。

刚开始接触到C的时候,我已经学过一些有关VB的内容,这个在算法和思维上稍微有点帮助。回想本学期的学习,首先,最基本的,是C的数据格式,让我们知道整数,浮点数以及字符常量在C中的运用。然后,在学会了数据转化,以及熟练的可以对各种数据处理之后,我开始进行有关数据结构,像数组,结构体等的学习,因为有的东西从现有的知识来看都是非常简单的,还没有联系到指针等等一些复杂的概念。可是,仅仅学会这些是远远不够的,C语言中,还有很多更加经典、重要、实用的知识。

说说函数。虽说很多程序语言都有函数这一内容,但我觉得C语言的函数是最有魅力的了。学习函数的方法是比较简单的,只有两个字“牢记”,即:牢记函数的功能,牢记函数的用途以及如何输入输出。函数从本质上讲是一段通用程序,用它可以帮助我们节约很多编程的时间,学习C语言的“高人”都说,一个聪明的编程者在编写程序前往往总是先找自己所编写的程序中有多少是可以用函数来代替的。比如,大家可以作一个比较字符串的实验,用C语言中的strcmp()函数只要一句话,而自己编写的话,30句都很难实现,可想而知函数的实用和快捷。在我们C语言实训的代码中,函数更是得到了充分的应用,可以说,实训题目的复杂代码,就是用无数个函数的调用和嵌套积累出来的。

要注意的是,有的同学刚刚开始的时候,都是被一些大的程序激励的,所以当开始的时候看到繁琐的数据转化和简单的算法,都觉得很无聊,都想自己做几个自己满意的程序来看看,虽然这种想法很好,但是,我们说,没有基础,纯粹是搬照一些现成设计方法,是不足取的。要知道,程序设计讲究的是个人的思维的,假如刚开始就被一些现成的思想束缚住,以后就会觉得很无趣。

我们知道,指针其实是C语言的灵魂,许多的数据结构在我们学到这里之前都可以说是精通了。所以我们的任务就是,让数据结构在指针中运行。当然,刚刚开始接触到这些新的东西,是一件非常痛苦的事情,所以我们一定要用非常形象的思维去看待指针,不能太固化。所以,新的东西,比如结构体在指针中的表现方法,数组及多维数组在结构体中的运用,都一点一点的加了进来,同时丰满了我们对原来C的数据机构,数据表示的理解。当我们完成了这三步的学习,我们已经可以自豪的说,我们的基础都扎实了,可以进一步的学习有关算法,设计概念等等深层次的东西了。

但是,指针,结构体,这些太抽象的东西,在学习C语言的时候我们就有点“似懂非懂”,可是在眼下的C语言实训中,像这么重要的C语言知识,一定要达到能熟练掌握,实际运用的程度。在实训的大程序中,结构体在指针中的表现方法,数组及在结构体中的运用等具体的技术环节,都得到了体现,不会指针,我们的工作是没法展开的。所以,在实训期间,大家在巩固基本知识的基础上,逐块攻克实训课题,克服了困难,自信心得到了提高。

最后,谈谈我们组的程序软件。商店商品管理系统,是一个比较利于应用,解决实际问题,方便实际管理的程序。设计代码比较复杂,结构比较严谨。在程序编写的1周左右的时间里,组员们遇到了上述的困难,包括程序设计构思,甚至是指针等某些知识点的欠缺,导致的工作中出现的困难。但是,当大家一起团结协作,解决了这些困难之后,发现自己也可以编写复杂的、应用性的程序了,更发现自己对C语言这门学科的兴趣也提高了。

当然,我们编写的商店商品管理系统,还存在很多疏漏和不合理之处。比如,程序复杂冗长,如果时间充裕,我们将在不改变程序运行结果的基础上,简化程序,使每一句更加精辟,总体上更加简化。另外,在程序的外观上,我们由于时间问题,没有做更多的修饰,运行起来显得比较死板、枯燥乏味。如果增添一些色彩和其他效果,我们的程序也许会更加完美。

以上就是我的C语言实训个人总结

c语言函数实验报告

#includestdio.h

int main()

{

int sum(int);

int factorial(int);

int n,s;

long int p;

printf("请输入n值:\n");

scanf("%d",n);

s=sum(n);

p=factorial(n);

printf("1+2+3+...+n=%d\n",s);

printf("n!=%ld\n",p);

return 0;

}

int sum(int x)

{

int a=0;

for(int i=0;i=x;i++)

a=a+i;

return a;

}

int factorial(int y)

{

int b=1;

for(int i=1;i=y;i++)

b=b*i;

return b;

}

因为阶乘会得到很大的结果,会超出p的范围,所以n值不能太大,否则阶乘没有结果(或不对),只有加法的结果;

C语言实验

哈夫曼编码(Huffman Coding)是一种编码方式,以哈夫曼树—即最优二叉树,带权路径长度最小的二叉树,经常应用于数据压缩。 在计算机信息处理中,“哈夫曼编码”是一种一致性编码法(又称"熵编码法"),用于数据的无损耗压缩。这一术语是指使用一张特殊的编码表将源字符(例如某文件中的一个符号)进行编码。这张编码表的特殊之处在于,它是根据每一个源字符出现的估算概率而建立起来的(出现概率高的字符使用较短的编码,反之出现概率低的则使用较长的编码,这便使编码之后的字符串的平均期望长度降低,从而达到无损压缩数据的目的)。这种方法是由David.A.Huffman发展起来的。 例如,在英文中,e的出现概率很高,而z的出现概率则最低。当利用哈夫曼编码对一篇英文进行压缩时,e极有可能用一个位(bit)来表示,而z则可能花去25个位(不是26)。用普通的表示方法时,每个英文字母均占用一个字节(byte),即8个位。二者相比,e使用了一般编码的1/8的长度,z则使用了3倍多。倘若我们能实现对于英文中各个字母出现概率的较准确的估算,就可以大幅度提高无损压缩的比例。

本文描述在网上能够找到的最简单,最快速的哈夫曼编码。本方法不使用任何扩展动态库,比如STL或者组件。只使用简单的C函数,比如:memset,memmove,qsort,malloc,realloc和memcpy。

因此,大家都会发现,理解甚至修改这个编码都是很容易的。

背景

哈夫曼压缩是个无损的压缩算法,一般用来压缩文本和程序文件。哈夫曼压缩属于可变代码长度算法一族。意思是个体符号(例如,文本文件中的字符)用一个特定长度的位序列替代。因此,在文件中出现频率高的符号,使用短的位序列,而那些很少出现的符号,则用较长的位序列。

编码使用

我用简单的C函数写这个编码是为了让它在任何地方使用都会比较方便。你可以将他们放到类中,或者直接使用这个函数。并且我使用了简单的格式,仅仅输入输出缓冲区,而不象其它文章中那样,输入输出文件。

bool CompressHuffman(BYTE *pSrc, int nSrcLen, BYTE *pDes, int nDesLen);

bool DecompressHuffman(BYTE *pSrc, int nSrcLen, BYTE *pDes, int nDesLen);

要点说明

速度

为了让它(huffman.cpp)快速运行,我花了很长时间。同时,我没有使用任何动态库,比如STL或者MFC。它压缩1M数据少于100ms(P3处理器,主频1G)。

压缩

压缩代码非常简单,首先用ASCII值初始化511个哈夫曼节点:

CHuffmanNode nodes[511];

for(int nCount = 0; nCount 256; nCount++)

nodes[nCount].byAscii = nCount;

然后,计算在输入缓冲区数据中,每个ASCII码出现的频率:

for(nCount = 0; nCount nSrcLen; nCount++)

nodes[pSrc[nCount]].nFrequency++;

然后,根据频率进行排序:

qsort(nodes, 256, sizeof(CHuffmanNode), frequencyCompare);

现在,构造哈夫曼树,获取每个ASCII码对应的位序列:

int nNodeCount = GetHuffmanTree(nodes);

构造哈夫曼树非常简单,将所有的节点放到一个队列中,用一个节点替换两个频率最低的节点,新节点的频率就是这两个节点的频率之和。这样,新节点就是两个被替换节点的父节点了。如此循环,直到队列中只剩一个节点(树根)。

// parent node

pNode = nodes[nParentNode++];

// pop first child

pNode-pLeft = PopNode(pNodes, nBackNode--, false);

// pop second child

pNode-pRight = PopNode(pNodes, nBackNode--, true);

// adjust parent of the two poped nodes

pNode-pLeft-pParent = pNode-pRight-pParent = pNode;

// adjust parent frequency

pNode-nFrequency = pNode-pLeft-nFrequency + pNode-pRight-nFrequency;

这里我用了一个好的诀窍来避免使用任何队列组件。我先前就直到ASCII码只有256个,但我分配了511个(CHuffmanNode nodes[511]),前255个记录ASCII码,而用后255个记录哈夫曼树中的父节点。并且在构造树的时候只使用一个指针数组(ChuffmanNode *pNodes[256])来指向这些节点。同样使用两个变量来操作队列索引(int nParentNode = nNodeCount;nBackNode = nNodeCount –1)。

接着,压缩的最后一步是将每个ASCII编码写入输出缓冲区中:

int nDesIndex = 0;

// loop to write codes

for(nCount = 0; nCount nSrcLen; nCount++)

{

*(DWORD*)(pDesPtr+(nDesIndex3)) |=

nodes[pSrc[nCount]].dwCode (nDesIndex7);

nDesIndex += nodes[pSrc[nCount]].nCodeLength;

}

(nDesIndex3): 3 以8位为界限右移后到达右边字节的前面

(nDesIndex7): 7 得到最高位.

注意:在压缩缓冲区中,我们必须保存哈夫曼树的节点以及位序列,这样我们才能在解压缩时重新构造哈夫曼树(只需保存ASCII值和对应的位序列)。

解压缩

解压缩比构造哈夫曼树要简单的多,将输入缓冲区中的每个编码用对应的ASCII码逐个替换就可以了。只要记住,这里的输入缓冲区是一个包含每个ASCII值的编码的位流。因此,为了用ASCII值替换编码,我们必须用位流搜索哈夫曼树,直到发现一个叶节点,然后将它的ASCII值添加到输出缓冲区中:

int nDesIndex = 0;

DWORD nCode;

while(nDesIndex nDesLen)

{

nCode = (*(DWORD*)(pSrc+(nSrcIndex3)))(nSrcIndex7);

pNode = pRoot;

while(pNode-pLeft)

{

pNode = (nCode1) ? pNode-pRight : pNode-pLeft;

nCode = 1;

nSrcIndex++;

}

pDes[nDesIndex++] = pNode-byAscii;

}


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