C++ 使用正则表达式 ssfds=fff(),bfdsfsfff(fds)/100,fff()分割这个字符串 需要分割为fff() fff(fds)/100 fff()这三个字符串

时间: 2024-10-18 11:14:23 浏览: 15
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poll机制分析.zip_C/C++__C/C++_

在C++中,你可以使用标准库`std::regex`来处理正则表达式,但是请注意C++标准库并没有内置函数可以直接按照你的需求精确地分割字符串。你需要编写自定义的代码,首先定义一个正则表达式匹配模式,然后对输入的字符串进行多次匹配。 这是一个简单的例子: ```cpp #include <iostream> #include <string> #include <regex> std::vector<std::string> splitString(const std::string& input, const std::string& pattern) { std::smatch matches; std::regex regex(pattern); std::vector<std::string> result; size_t pos = 0; while ((pos = regex.find(input, pos)) != std::string::npos) { result.push_back(input.substr(0, pos)); result.push_back(regex.extract(input, pos)); pos += regex.match_length(); } if (input.size()) { result.push_back(input.substr(pos)); // 如果最后还有未匹配的部分 } return result; } int main() { std::string ssfds = "ssfds=fff(),bfdsfsfff(fds)/100,fff()"; std::string pattern = R"(fff\(\)\s*|fff\(.*?\)/100)"; auto result = splitString(ssfds, pattern); for (const auto& part : result) { std::cout << part << std::endl; }
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分析一下下面这段代码while(1) { revents = 0; #ifndef DISABLE_LIBSSH if (session->ssh_chan != NULL) { /* we are getting data from libssh's channel */ status = ssh_channel_poll_timeout(session->ssh_chan, timeout, 0); if (status > 0) { revents = POLLIN; } } else #endif #ifdef ENABLE_TLS if (session->tls != NULL) { /* we are getting data from TLS session using OpenSSL */ fds.fd = SSL_get_fd(session->tls); fds.events = POLLIN; fds.revents = 0; status = poll(&fds, 1, timeout); revents = (unsigned long int) fds.revents; } else #endif if (session->fd_input != -1) { /* we are getting data from standard file descriptor */ fds.fd = session->fd_input; fds.events = POLLIN; fds.revents = 0; status = poll(&fds, 1, timeout); revents = (unsigned long int) fds.revents; } else { ERROR("Invalid session to receive data."); return (NC_MSG_UNKNOWN); } /* process the result */ if (status == 0) { /* timed out */ DBG_UNLOCK("mut_channel"); pthread_mutex_unlock(session->mut_channel); return (NC_MSG_WOULDBLOCK); } else if (((status == -1) && (errno == EINTR)) #ifndef DISABLE_LIBSSH || (status == SSH_AGAIN) #endif ) { /* poll was interrupted */ continue; } else if (status < 0) { /* poll failed - something wrong happend, close this socket and wait for another request */ DBG_UNLOCK("mut_channel"); pthread_mutex_unlock(session->mut_channel); #ifndef DISABLE_LIBSSH if (status == SSH_EOF) { emsg = "end of file"; } else if (!session->ssh_chan) { emsg = strerror(errno); } else if (session->ssh_sess) { emsg = ssh_get_error(session->ssh_sess); } else { emsg = "description not available"; } #else emsg = strerror(errno); #endif WARN("Input channel error (%s)", emsg); nc_session_close(session, NC_SESSION_TERM_DROPPED); if (nc_info) { pthread_rwlock_wrlock(&(nc_info->lock)); nc_info->stats.sessions_dropped++; pthread_rwlock_unlock(&(nc_info->lock)); } return (NC_MSG_UNKNOWN); } /* status > 0 */ /* check the status of the socket */ /* if nothing to read and POLLHUP (EOF) or POLLERR set */ if ((revents & POLLHUP) || (revents & POLLERR)) { /* close client's socket (it's probably already closed by client */ DBG_UNLOCK("mut_channel"); pthread_mutex_unlock(session->mut_channel); ERROR("Input channel closed"); nc_session_close(session, NC_SESSION_TERM_DROPPED); if (nc_info) { pthread_rwlock_wrlock(&(nc_info->lock)); nc_info->stats.sessions_dropped++; pthread_rwlock_unlock(&(nc_info->lock)); } return (NC_MSG_UNKNOWN); } /* we have something to read */ break; }

library(splines) library(Matrix) library(fds) library(rainbow) library(MASS) library(pcaPP) library(RCurl) library(fda) library(ggplot2) data<-read.table("D:/CPCI/ECG200/ECG200_TEST.txt") data <- data[, -1] #导入数据的时候第一列是当时已经分好的类,不需要 #######定义了一个计算函数型数据马氏距离的函数 Ma_distance <-function(data,M,H,param){ ###data:导入数据;M:B样条基个数;H:主成分个数;param:控制平滑程度 knee= t(data) t=ncol(data) #使用前需要把data转置 #调参 time = seq(0,1,len=t) smoothing.parameter = param #控制平滑程度(原来是1e-15 Lfdobj = int2Lfd(2) kneebasis = create.bspline.basis(nbasis=M) #选择多少个B样条基(原来给的是20个 kneefdPar = fdPar(kneebasis, Lfdobj, smoothing.parameter) knee.fd = smooth.basis(time, knee, kneefdPar) kn.pcastr = pca.fd(knee.fd$fd, H, kneefdPar,centerfns=TRUE) kneescores = kn.pcastr$scores ##主成分得分 lambda = kn.pcastr$varprop #lambda a=nrow(data) #获取样本个数 b=ncol(kneescores) #获取主成分个数 Mdis=matrix(0,nrow = a,ncol = a) for (i in 1:a) { for (j in 1:a) { l = as.matrix(kneescores[i,]-kneescores[j,]) #主成分得分的第i行-第J行,两个主成分得分向量相减得到的向量 dim(l) = c(1,H) #将向量l的维度由(1,t)设置为(1,H) b = 1/lambda #lambda的向量,维度为(1,H) dim(b)=c(H,1) #将向量lambda的维度改成(1,H) Mdis[i,j]=sqrt((l^2)%*%b) #矩乘 } } return(Mdis) } write.csv (Mdis, file ="D:/CPCI/D.csv")

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