Описание функций языка Си

All | _ | A | B | C | D | E | F | G | H | I | J | K | L | M | N | O | P | Q | R | S | T | U | V | W | X | Y | Z

strcmp – сравнение строк.

#include
int strcmp (const char *str1, const char *str2);

str1, str2 – указатели на сравниваемые строки.

0 – если сравниваемее строки идентичны.

Положительное число – если строки отличаются и код первого отличающегося символа в строке str1 больше кода символа на той же позиции в строке str2.

Отрицательное число – если строки отличаются и код первого отличающегося символа в строке str1 меньше кода символа на той же позиции в строке str2.

Функция побайтно сравнивает коды символов двух строк, на которые указывают аргументы функции. Сравнение продолжается до встречи первого отличающегося символа или пока не будут проверены все символы строк.

Если все символы строк совпали, то возвращается 0.

Если при сравнении встретились отличающиеся символы, то сравнение прекращается и возвращается отрицательное или положительное число, в зависимости от того больше или меньше код символа строки str1, кода символа строки str2 на той же позиции (см. возвращаемые значения).

Если строки разной длины, то возвращается положительное число, если строка str1 длиннее строки str2, или отрицательное число, если строка str2 длиннее строки str1.

В примере сравниваются две строки и результат сравнения выводится на экран.

Источник

Сравнение символьных строк

Сравнение двух символьных строк
условие задачи состоит в том,чтобы написать программу для сравнения двух символьных строк,но с.

Сравнение символьных буфферов (массивов)
Добрый всем день. Заранее прошу прощения, если такая тема уже существует или существовала. Не смог.

Сравнение двух символьных массивов — char C++
Доброго времени суток! Столкнулся с проблемой кода программы. Мне нужно сравнить текст из файла.

Задача на обработку символьных данных (сравнить строку введенным с клавиатуры, и вывести результат сравнение
Здравствуйте. Задача на обработку символьных данных такая: Сравнить строки,введенные пользователем.

AlexCH1, у тебя нет русского ввода (это только для вывода: setlocale(LC_ALL, «russian»); ). Проверь, для начала, на английском. Если всё работает, то ищи на форуме темы про ввод на русском.

Добавлено через 1 минуту
Может быть здесь есть: Русские шрифты в консоли

Комментарий модератора

AlexCH1, не игнорируйте это сообщение. Вы неоднократно нарушили правила форума, поэтому прошу Вас ознакомиться с правилами форума и более их не нарушать. Также ознакомьтесь с темами: как оформить код при помощи тэгов, рекомендации по созданию тем порядок именования тем В общем случае, для оформления кода, выделите код и нажмите на кнопку соответствующего языка (см. изображение) Исправлять за Вами все Ваши посты никому не в радость. В случае дальнейших нарушений будут приняты соответствующие меры. Спасибо.

перепробовал все предложенные варианты все равно не работает уже создал подобную на паскале Не уже ли на с++все так сложно?

Заказываю контрольные, курсовые, дипломные и любые другие студенческие работы здесь или здесь.

Массив из n символьных строк
Здравствуйте, Уважаемые форумчане 🙂 Есть такое вот задание: Задан массив из n символьных.

Вывод 10 символьных строк
Подскажи пожалуйста как реализовать вывод 15 символьных строк в виде 13123123123 и чтоб они были в.

Массивы символьных строк
В строке, содержащей последовательность слов, найти конец предложения, обозначенный символом.

С++ Построение символьных строк
Здравствуйте! Помогите с задачей на языке С ++, буду благодарен «» «В введенном тексте найти и.

Источник

Сравнить две строки (посимвольно)

Функция: сравнить две строки, и, если строки равны, вернуть 0
Помогите написать следующие функции: int mystrcmp (const char * str1, const char * str2); -.

Сравнить две строки string
Добрый день Что имеется: vector FIO; string temp; FIO формируется из темпов

Как сравнить две строки?
Написал программу но не проходит сравнение вот это сравнение: bool flight_weight(char*.

Как сравнить две строки типа string?
C типом char все просто. Поиск по Фамилии и имени. char name,name1,address, dom; int h=0; .

Решение

ух блин как давно stl не дергал)

Решение

только что доперло, муже функция нужна была ))))

Решение

строки вводятся не через cin, а через getline(cin, str);

Добавлено через 49 минут
Не доводил и не отлаживал. Просто как идея)

идентификаторы, которые начинаются с двух подчеркиваний,
либо с подчеркивания и заглавной буквы
зарезервированны для нужд языка.

зарезервированные слова нельзя использовать не по назначению.

не гарантируется, что данные по указателю std::string::c_str
будут соответствовать требованиям к выравниванию данных имеющих тип Integer_type .

помимо краша, одно из возможных проявлений — замедление работы.
тобишь, вместо ожидаемой оптимизации можно неиллюзорно схлопотать писсимизацию.

Strict aliasing
Given an object with effective type T1, using an lvalue expression (typically, dereferencing a pointer) of a different type T2 is undefined behavior, unless:

T2 and T1 are compatible types.
T2 is cvr-qualified version of a type that is compatible with T1.
T2 is a signed or unsigned version of a type that is compatible with T1.
T2 is an aggregate type or union type type that includes one of the aforementioned types among its members (including, recursively, a member of a subaggregate or contained union).
T2 is a character type (char, signed char, or unsigned char).

итого:
формально, код провоцирует UB.

если на similar types ещё можно было бы забить,
то вот на выравнивание данных.

на мой взгляд это — как раз та самая ситуация,
когда лучше сделать простой человеческий compare,
а не выпендриваться с оптимизацией.

ходят слухи, что в с++20 bit_cast завезут
специально, что б люди перестали ходить по граблям reinterpret_cast

и вот тогда реально можно будет таки запилить безопасную и эффективную оптимизацию.

Источник

Сравнение строк в C# (по умолчанию)

Часто бывает, что мы соединяем 2 коллекции или группируем коллекцию при помощи LINQ to Objects. При этом происходит сравнение ключей, выбранных для группировки или связывания.
К счастью, стоимость этих операций равна O(n). Но в случае больших коллекций нам важна эффективность самого сравнения. Если в качестве ключей выбраны строки, то какая из реализаций сравнения будет использована по умолчанию, подходит ли эта реализация для ваших строк и можно ли, указав IEqualityComparer явно, сделать эту операцию быстрее?

Как же выбирается реализация компаратора, если пользователь не указал её явно?

В исходном коде метода Join можно увидеть следующее поведение:

Хорошо, в метод JoinIterator передаётся null, внутри не происходит никаких проверок и значение null передаётся в качестве параметра при создании Lookup в метод CreateForJoin.

Использование Lookup нечасто можно встретить в явном виде. Этот класс представляет собой коллекцию с доступом к элементам по ключу, при этом для каждого ключа может храниться несколько элементов, а в случае попытки доступа по несуществующему ключу просто вернётся пустая коллекция.

Нас интересует метод CreateForJoin:

EqualityComparer

Generic-интерфейс IEqualityComparer имеет базовую реализацию в виде абстрактного класса EqualityComparer , который в свою очередь имеет статическое свойство Default для выбора умолчательного компаратора конкретного класса T. То есть, для любого T, класса, структуры или простого типа, будет выбран актуальный компаратор объектов этого типа.
Полный код выбора в зависимости от типа довольно витиеват, но интересен с точки зрения понимания работы наших Join и GroupBy.

1. Для byte будет выбран свой особенный ByteEqualityComparer. Этот класс создан с целью повышения производительности при сравнении массивов байт, поскольку содержит реализацию IndexOf для байтового массива.
2. Если T реализует интерфейс IEquatable , то будет выбран GenericEqualityComparer , который сравнивает объекты на основе вызова их реализаций метода IEquatable .Equals(T). Кроме того, перед вызовом оба параметра будут проверены на неравенство null.
3. Если T представляет собой Nullable , значение которого реализует IEquatable , будет использован класс NullableEqualityComparer , аналогичный предыдущему и содержащий дополнительные проверки HasValue.
4. Для перечислений в зависимости от базового типа будет выбрана одна из реализаций EnumEqualityComparer (для типа long есть своя особенная реализация), которые отличаются только JIT-оптимизациями того, как значение перечисления будет приведено к числовому значению.
5. Во всех остальных случаях используется ObjectEqualityComparer , который сравнивает объекты на основе Object.Equals. Здесь всё как обычно — для ссылочных типов проверяется равенство ссылок, для значимых — совпадение типов объектов (в случае с ObjectEqualityComparer всегда true) и совпадение значений всех полей объектов.

Класс String реализует интерфейс IEquatable и потому при сравнении строк будет вызвана реализация этого интерфейса.
Для .NET Core реализация выбора компаратора по умолчанию другая — в случае со строками будет выбран EqualityComparerForString, который использует при сравнении только оператор проверки равенства ==.

Сравнение строк

Метод String.Equals(string value) проверяет равенство ссылок строк, равенство длины строк, и в случае, если вычислить равенство на основе этих свойств не получилось, вызывает (почти) побайтовое сравнение буферов строк:

Для повышения производительности в Microsoft даже размотали циклы.
Итак, по умолчанию, для сравнения строк используется побайтовое сравнение содержимого этих строк. Эффективно? Наверное. А как ещё можно сравнивать строки?

StringComparer

Для класса String в .net есть своя абстрактная реализация компаратора StringComparer и ряд унаследованных от него классов, доступ к экземплярам которых можно получить через статические свойства этого класса. Есть 6 реализаций сравнения строк 3 видов с учётом и без учёта регистра символов каждый:

• CurrentCulture/CurrentCultureIgnoreCase — сравнение по словам с учётом правил текущей культуры и языка (культуры текущего Thread)
• InvariantCulture/InvariantCultureIgnoreCase — сравнение по словам без учёта правил языка и культуры и языка (используется CultureInfo.InvariantCulture)
• Ordinal/OrdinalIgnoreCase — побайтовое сравнение

Так как StringComparer реализует IEqualityComparer , то все его наследники можно указывать в качестве параметра там, где ожидается IEqualityComparer .
Я неоднократно встречал описания этих методов сравнения, но ни разу по-настоящему не задумывался, что значит «сравнение по словам с учётом текущей культуры».
Будет ли побайтовое сравнение идентично таковому при выборе EqualityComparer .Default или явному вызову метода Equals? За сравнение в этом случае отвечает класс OrdinalComparer:

В случае учёта регистра символов отличие заключается в дублировании проверок равенства ссылок объектов и проверки на null. Это не очень много, хотя с точки зрения MSIL это пара десятков инструкций:

Как насчёт сохранения без учёта регистра? Признаться, я и не ожидал увидеть что-то вроде ToLower, поскольку эта операция зависит от культуры. Но результат всё-таки превзошёл ожидания. Для вызова String.Compare(x, y, StringComparison.OrdinalIgnoreCase) выполняется следующая ветвь кода:

Интересно, на сколько хуже должно быть медленное решение чтобы проверка IsAscii была оправдана?
В случае с ASCII-строками проверка осуществляется действительно посимвольно, каждый символ проверяется на регистр и, при необходимости, переводится в верхний регистр простым вычитанием 0x20.

Для не ASCII строк вызывается нативный код на C++ и далее в зависимости от условий может вызываться метод сравнения строк из ядра Windows или (судя по комментариям, это возможно только для Windows XP) метод, который проводит такое же посимвольное сравнение, переводя каждый символ в верхний регистр на основе таблиц символов операционной системы.

Это действительно вызывает интерес к вопросу производительности, поскольку производительность одного и того же компаратора может отличаться в зависимости от входных данных, в вырожденном случае — от изменения одного символа в строке.

А что на счёт культур? Класс CultureAwareComparer принимает на вход культуру, на основании которой будет сравнивать строки и флаг, сообщающий о том, будет ли игнорироваться регистр символов. Информация о культуре содержит свойство CompareInfo, объект которого содержит методы для сравнения строк с учётом данной культуры, которые и используются в CultureAwareComparer.

К сожалению, внутри нет ничего интересного, поскольку по факту вызывается нативный код, который снова лезет в ядро для вызова функции сортировки строк. Чтобы компенсировать отсутствие кода вот вам отрывок, который неоднократно встречается в функциях работы со строками в coreclr:

То есть, сравнение строк .net с учётом культуры и языка всегда происходит на уровне ядра операционной системы.

Тесты производительности

После такого путешествия я не смог не заинтересоваться реальной разницей в производительности. Изначально моим сценарием было объединение последовательностей, поскольку в результате происходит большое количество сравнений. Для чистого теста я оставил только сравнение строк без дополнительных операций. Исходный код теста можно посмотреть или сграбить на GitHub. Результаты немного плавали, но я решил, что 10.000 итераций по 1.000.000 будет достаточно и без доверительного интервала.

Сценарий	Миллисекунд/1.000.000 операций	Относительная разница
string.Equals	25.8	1x
EqualityComparer .Default	33.5	1.3x
StringComparer.Ordinal	29.8	1.16x
StringComparer.OrdinalIgnoreCase	50.3	1.95x
StringComparer.OrdinalIgnoreCase non ASCII	82.2	3.19x
StringComparer.CurrentCulture	136	5.27x
StringComparer.CurrentCulture non ASCII	174.3	6.76x
StringComparer.CurrentCultureIgnoreCase	134.5	5.21x
StringComparer.CurrentCultureIgnoreCase non ASCII	172.1	6.67x
StringComparer.InvariantCulture	132.2	5.12x
StringComparer.InvariantCulture non ASCII	189.5	7.34x
StringComparer.InvariantCultureIgnoreCase	134.1	5.2x
StringComparer.InvariantCultureIgnoreCase non ASCII	188	7.29x

Результаты подтверждают код — явный вызов string.Equals быстрее всего, GenericEqualityComparer медленнее за счёт дополнительных проверок входных параметров. В OrdinalComparer тоже есть дополнительные проверки. А далее вызываются либо не размотанные циклы, либо методы неуправляемого кода, которые, вообще говоря, ведут себя по-разному на разных платформах, но в случае работы с культурой вызывают методы из ядра операционной системы.

Сравнение в других операциях над строками

Казалось бы, по умолчанию используется самое быстрое и простое сравнение, программисту можно не беспокоиться. На самом деле всё не совсем так. Есть ещё ряд операций над строками. Например, определение того, начинается ли строка с определенной подстроки:

В то же время проверка вхождения подстроки (казалось бы, тоже самое) снова осуществляется побайтово:

А проверка вхождения подстроки, которая вернёт индекс начала этой подстроки — снова с текущей культурой:

LastIndexOf вообще вызывает нативный код. Что в нём происходит? Только Сатья знает.

Источник

Нечёткое сравнение строк: пойми меня, если сможешь

Привет!

На естественном языке сказать об одном и том же факте можно бесконечным числом способов. Можно переставлять слова местами, заменять их на синонимы, склонять по падежам (если говорим о языке с падежами) и тд.

Необходимость определять схожесть двух фраз возникла при решении одной небольшой практической задачи. Я не использовал машинное обучение, не вил нейронные сети, но использовал простые метрики и собранную статистику для калибровки коэффициентов.

Результатом работы, описанием процесса, кодом на git’е готов поделиться с вами.

Итак, кратко задачу можно озвучить так: «С определенной периодичностью из различных источников приходят актуальные новости. Необходимо фильтровать их таким образом, чтобы на выходе не было двух новостей об одном и том же факте.»

Предупреждение: в статье присутствуют заголовки реальных новостей. Я отношусь к ним исключительно как к рабочему материалу, не представляю какую-либо точку зрения на политическую или экономическую ситуацию в какой бы то ни было стране.

Ограничения задачи

Задача имеет прикладной характер, необходимо задать ограничения:

1. Каждая новость состоит из заголовка и тела (содержания).
2. Заголовок — это осмысленное предложение на естественном языке, по которому человек может понять суть новости.
3. Заголовок имеет длину не более 100 символов. Он может состоять из любых символов, включая цифры, пунктуацию и спец.символов.
4. Максимальное количество новых новостей, которые могут появиться в промежуток 5 минут — 20 штук.
5. Новую новость необходимо сравнивать со всеми новостями, которые приходили за последние сутки.

Из 4 и 5 пунктов ограничений можно сгенерировать новое ограничение: максимальное количество новостей, с которыми нужно сравнивать новую новость, составляет 24 часа * (60 мин. / 5 мин.) * 20 штук = 5760 новостей. (Надо отметить, что 20 новых новостей за 5 минут — это гипотетически возможное значение, но по факту приходит 1 или 2 действительно новых новости за 15-20 минут, а значит фактическое значение будет 24 * (60 /15) * 1 = 96).
Из ограничения 2 делаем вывод о том, что достаточно анализировать заголовки новостей, не обращая внимания на их содержание.

16; Правительство внесло изменения в программу развития Курил
18; Кабмин увеличил финансирование федеральной программы развития Курил
19; Правительство увеличило финансирование программы развития Курил

6; Инженеры стали самыми востребованными на рынке труда
12; Названы самые востребованные в России профессии
20; Стали известны самые востребованные профессии в России
26; Инженеры признаны самыми востребованными на рынке труда в РФ
32; Инженеры стали самыми востребованными на рынке труда РФ в сентябре
51; Названы самые востребованные профессии в России
53; Минтруд назвал самые востребованные профессии в России

25; Сбербанк с 16 октября снижает ставки по потребительским кредитам
31; Сбербанк снизил процентные ставки по ряду кредитов
37; Сбербанк снизил ставки по ряду кредитов

0; В России выпустят собственную криптовалюту — крипторубль
5; Россия срочно создает крипторубль
27; В России займутся выпуском крипторубля
35; В России создадут свою криптовалюту
36; Россия начнет выпускать крипторубли
42; Россия выпустит собственную криптовалюту – крипторубль

Способы нечёткого сравнения строк

Опишу несколько методов для решения задачи определения степени схожести двух строк.

Расстояние Левенштейна

Возвращает число, которое показывает сколько нужно сделать операций (вставка, удаление или замена) для того, чтобы превратить одну строку в другую.
Свойства: простая реализация; зависимость от порядка слов; на выходе число; которое надо с чем-то сравнить.

Алгоритм шинглов

Разбивает тексты на шинглы (англ. — чешуйки), т.е цепочки по 10 слов (с пересечениями), применив к шинглам хеш-функции получает матрицы, которые и сравнивает между собой.
Свойства: чтобы реализовать алгоритм надо подробно изучать мат.часть; работает на больших текстах; нет зависимости от порядка предложений.

Коэффициент Жаккара (частное — коэф. Танимото)

здесь a — количество символов в первой строке, b — количество символов во второй строке, c — количество совпадающих символов.
Свойства: прост в реализации; низкая точность, так как «abc» и «bca» для него одно и то же.

Комбинированных подход

Каждый из приведенных алгоритмов обладает критическими для решаемой задачи недостатками. В процессе работы было реализовано вычисление расстояния Левенштейна и коэффициента Танимото, но, как и ожидалось, они показали плохие результаты.

Эмпирическими рассуждениями комбинированный подход сводится к следующим шагам.

Нормализация сравниваемых предложений
Строки переводятся в нижний регистр, удаляются все символы, отличные от букв, цифр и пробела.

Выделение слов
Словами считаются все последовательности символов без пробелов, которые имеют длину >= 3. Этим самым удаляются почти все предлоги, союзы и тд. — в какой степени это можно отнести к продолжению нормализации.

Сравнение слов по подстрокам

Здесь применяется коэффициент Танимото, но не к символам, а к кортежам из подряд идущих символов, причем кортежи составляются с нахлестом.

Применение коэффициента Танимото к заголовку
Мы знаем сколько всего слов в каждом из предложений, знаем количество «нечётко совпадающих» слов и применяем к этому знакомую формулу.

Алгоритм был протестирован на сотнях заголовков в течении нескольких дней, результаты его работы визуально оказались вполне приемлемыми, но надо было оптимально подобрать следующие коэффициенты:

ThresholdSentence — порог принятия нечеткой эквивалентности всего предложения;
ThresholdWord — порог принятия нечеткой эквивалентности между двумя словами;
SubtokenLength — размер подстроки при сравнении двух слов (от 1 до MinWordLength)

Оценка качества работы алгоритмы

Для оценки качества работы были выделены 100 различных заголовков новостей, которые приходили друг за другом. Далее была размечена квадратная матрица 100×100, где я поставил 0, если заголовки были на разные темы и 1, если темы совпадали. Понимаю, что выборка небольшая и, возможно, не очень точно будет демонстрировать точность работы алгоритма, но меня на большее не хватило.

Теперь, когда есть образец, с которым можно сравнивать выход алгоритма, будем оценивать точность простой формулой — отношением правильных ответов к общему числу сравнений. Кроме того, как метрику, можно оценивать число ложных срабатываний.

Наилучшие результаты c точность 87% и числом ложных срабатываний 3% получаются при следующих параметрах: ThresholdSentence = 0.25, ThresholdWord = 0.45, SubtokenLength = 2;

Сравнение результатов работы алгоритма с моделью

Трактовать результаты можно так:
Наилучшая точность и наименьшее число ошибок получается, если при сравнении слов считать длину подстрок равной 2 символам, при этом должно быть отношение количества совпадающих подстрок к количеству несовпадающих большим или равным 0.45, а два заголовка будут эквивалентными, если не менее четверти слов совпадали.

Если учитывать введенные ограничения, вполне корректные результаты. Конечно, искусственно можно придумать сколько угодно вариантов, на которых появятся ложные срабатывания.

ВТБ снизил минимальную ставку по кредитам наличными
Сбербанк снизил ставки по ряду кредитов

Заключение

Истоки этой задачи лежат в том, что мне понадобилось организовать себе оперативную доставку актуальных новостей. Источники информации — СМИ, которые я постоянно читаю, сидя в интернете, теряя при этом уйму времени, отвлекаясь на ненужную информацию, лишние переходы по ссылкам. В результате родились несколько небольших каналов telegram и групп в контакте. Если вдруг кому-то будет интересно, ссылки есть в описании моего профиля.

Готовая реализация алгоритмы в виде библиотеки: SentencesFuzzyComparison.

Источник