博客
关于我
7.5写一个函数,使输入的一个字符串按反序存放,在主函数中输入和输出字符串。
阅读量:371 次
发布时间:2019-03-05

本文共 970 字,大约阅读时间需要 3 分钟。

写一个函数,实现字符串反转

问题描述

编写一个函数,将输入的字符串按反序存放。主函数将从标准输入读取字符串并输出结果。

函数实现

#include 
#include
void reverse(char s[]) { int i, j, len = strlen(s); char t; for(i = 0, j = len - 1; i < j; i++) { t = s[i]; s[i] = s[j]; s[j] = t; j--; }}

使用说明

  • 函数定义void reverse(char s[]) 定义了一个函数 reverse,接受一个字符数组 s

  • 函数逻辑

    • 计算字符串长度 len
    • 使用双指针 ij,分别从字符串的开头和末尾移动。
    • i 小于 j 时,交换 s[i]s[j] 的值,并将 j 递减,i 递增。
    • 通过这种方式,从两端向中间逐步交换字符,实现字符串反转。
  • 主函数

    • 读取用户输入的字符串。
    • 调用 reverse 函数进行反转处理。
    • 输出处理后的字符串。
  • 示例代码

    #include 
    #include
    void reverse(char s[]) { int i, j, len = strlen(s); char t; for(i = 0, j = len - 1; i < j; i++) { t = s[i]; s[i] = s[j]; s[j] = t; j--; }}int main() { char input[100]; printf("请输入一个字符串:"); scanf("%s", input); reverse(input); printf("反转后的字符串:\n%s", input); return 0;}

    总结

    通过上述代码,我们成功实现了字符串反转功能。函数 reverse 使用双指针法高效地完成了字符串反转操作。整个过程逻辑清晰,易于理解和修改。

    转载地址:http://szag.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 初学者指南 -- 什么是迁移学习?
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 十分钟掌握Pytorch搭建神经网络的流程
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV11自定义数据集实现车辆事故检测(有源码,建议收藏!)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8实现高级目标检测和区域计数
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV8的药丸/片剂类型识别
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO和EasyOCR从视频中识别车牌
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于图像处理的火焰检测算法(颜色+边缘)
    查看>>