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Ubuntu下GCC编译与运行字符串赋值C程序教程

下载需积分: 21 | 479B | 更新于2025-04-26 | 20 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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在IT行业中,字符串赋值是一种常见的编程操作。在本次讨论中,我们将重点讲解在C语言环境下进行字符串赋值的步骤和相关知识点。此外,还会涉及Makefile文件的使用方法以及如何在Ubuntu 14.04环境下利用gcc编译器构建和运行C程序。 首先,让我们来探讨字符串赋值的概念。在C语言中,字符串可以看作是字符数组的一种特殊形式。C语言本身没有专门的字符串类型,而是使用以null字符(‘\0’)结尾的字符数组来表示字符串。字符串赋值通常指的是将一个字符串字面量、一个字符数组或者另一个字符串变量的值赋给一个字符数组。例如,`char str[10]; strcpy(str, "Hello, World!");` 这段代码首先声明了一个可以容纳10个字符的字符数组`str`,然后使用`strcpy`函数将字符串字面量`"Hello, World!"`复制到`str`数组中。 在本例中,提供的压缩包文件名为`Jack_str_assign_test.rar`,它包含了两个主要文件:一个C语言源代码文件和一个Makefile文件。为了执行这个字符串赋值的测试程序,我们需要在Ubuntu 14.04系统环境下进行一系列操作。 首先,需要安装gcc编译器。Ubuntu 14.04通常自带gcc编译器,但如果未安装,可以通过运行以下命令来安装: ``` sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential ``` 安装完成后,我们需要在终端执行以下步骤: 1. 使用`make`命令构建程序: ``` make ``` 这条命令会根据Makefile文件中的编译规则编译C源代码文件,并生成一个名为`test`的可执行文件。 2. 运行程序以查看结果: ``` ./test ``` 执行上述命令后,应该可以看到字符串赋值操作的结果。 接下来,让我们更详细地探讨Makefile的使用。Makefile是一个用来自动化编译程序的脚本文件,它定义了一系列的规则来编译和链接程序。Makefile通常包括依赖关系和命令两个部分。依赖关系指出了如何构建目标文件,命令则是一系列执行命令。例如,一个典型的Makefile可能包含以下内容: ``` CC=gcc CFLAGS=-Wall TARGET=test OBJS=main.o utils.o ${TARGET}: ${OBJS} ${CC} ${CFLAGS} -o ${TARGET} ${OBJS} main.o: main.c ${CC} ${CFLAGS} -c main.c utils.o: utils.c ${CC} ${CFLAGS} -c utils.c clean: rm -f ${OBJS} ${TARGET} ``` 在这个例子中,`CC`变量定义了使用的编译器为`gcc`,`CFLAGS`变量定义了编译器的选项`-Wall`(显示所有警告信息)。`TARGET`定义了最终的可执行文件名,`OBJS`定义了所有的目标文件。规则定义了如何构建`TARGET`,即先编译`.c`文件得到`.o`文件,然后使用`gcc`链接所有的`.o`文件生成可执行文件。`clean`是一个伪目标,用来删除所有的编译生成文件。 使用`make`命令时,如果Makefile中有默认目标,如本例中的`test`,则执行`make`将自动执行默认目标对应的规则。如果想要执行特定的规则,如清理工作,可以执行`make clean`。 总结以上,这个示例向我们展示了如何在Linux环境下使用C语言进行字符串赋值操作,并通过Makefile自动化编译过程。通过这个过程,我们不仅能够学习到C语言中字符串操作的知识,还能够了解Makefile的结构和作用,以及在Linux环境下使用gcc编译器的基本命令。这些技能对于任何需要在类Unix系统上进行编程和软件开发的IT专业人士来说,都是十分重要的基础知识。

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class AbstractGreedyAndPrune(): def __init__(self, aoi: AoI, uavs_tours: dict, max_rounds: int, debug: bool = True): self.aoi = aoi self.max_rounds = max_rounds self.debug = debug self.graph = aoi.graph self.nnodes = self.aoi.n_targets self.uavs = list(uavs_tours.keys()) self.nuavs = len(self.uavs) self.uavs_tours = {i: uavs_tours[self.uavs[i]] for i in range(self.nuavs)} self.__check_depots() self.reachable_points = self.__reachable_points() def __pruning(self, mr_solution: MultiRoundSolution) -> MultiRoundSolution: return utility.pruning_multiroundsolution(mr_solution) def solution(self) -> MultiRoundSolution: mrs_builder = MultiRoundSolutionBuilder(self.aoi) for uav in self.uavs: mrs_builder.add_drone(uav) residual_ntours_to_assign = {i : self.max_rounds for i in range(self.nuavs)} tour_to_assign = self.max_rounds * self.nuavs visited_points = set() while not self.greedy_stop_condition(visited_points, tour_to_assign): itd_uav, ind_tour = self.local_optimal_choice(visited_points, residual_ntours_to_assign) residual_ntours_to_assign[itd_uav] -= 1 tour_to_assign -= 1 opt_tour = self.uavs_tours[itd_uav][ind_tour] visited_points |= set(opt_tour.targets_indexes) # update visited points mrs_builder.append_tour(self.uavs[itd_uav], opt_tour) return self.__pruning(mrs_builder.build()) class CumulativeGreedyCoverage(AbstractGreedyAndPrune): choice_dict = {} for ind_uav in range(self.nuavs): uav_residual_rounds = residual_ntours_to_assign[ind_uav] if uav_residual_rounds > 0: uav_tours = self.uavs_tours[ind_uav] for ind_tour in range(len(uav_tours)): tour = uav_tours[ind_tour] quality_tour = self.evaluate_tour(tour, uav_residual_rounds, visited_points) choice_dict[quality_tour] = (ind_uav, ind_tour) best_value = max(choice_dict, key=int) return choice_dict[best_value] def evaluate_tour(self, tour : Tour, round_count : int, visited_points : set): new_points = (set(tour.targets_indexes) - visited_points) return round_count * len(new_points) 如何改写上述程序,使其能返回所有已经探索过的目标点visited_points的数量,请用代码表示

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