写一个C语言函数判断两个字符串是否相同，不要调库

好的，以下是一个简单的C语言函数，用于判断两个字符串是否相同，不需要调用库函数：

int strcmp(const char* str1, const char* str2) {
    int i = 0;
    while (str1[i] == str2[i]) {
        if (str1[i] == '\0' || str2[i] == '\0')
            break;
        i++;
    }
    if (str1[i] == '\0' && str2[i] == '\0')
        return 0;
    else
        return -1;
}

这个函数会返回0，如果两个字符串相同，否则返回-1。

相关问题

写一个GBDT调库多分类代码

当然，我可以帮你写一个使用GBDT调库进行多分类的代码。以下是一个使用Scikit-learn库中的GradientBoostingClassifier类的示例代码：

from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 假设你有一个包含特征和标签的数据集，特征存储在X中，标签存储在y中
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 初始化GradientBoostingClassifier模型
gbdt = GradientBoostingClassifier()

# 使用训练集对模型进行训练
gbdt.fit(X_train, y_train)

# 使用训练好的模型进行预测
y_pred = gbdt.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

在这个例子中，我们首先使用`train_test_split`函数将数据集分成训练集（用于训练模型）和测试集（用于评估模型性能）。然后，我们初始化了一个`GradientBoostingClassifier`对象，并使用训练集对其进行训练。接下来，我们使用训练好的模型对测试集进行预测，并计算准确率作为评估指标。

请确保将`X`替换为包含特征的数组，将`y`替换为包含相应标签的数组。

希望这个例子对你有所帮助！如果你有任何其他问题，请随时提问。

householder变换matlab不调库函数

好的，让我解释一下Householder变换在Matlab中的实现。Householder变换是一种用于线性代数中矩阵的迭代计算的技术，通常用于解决解决最小二乘问题和矩阵的特征值计算。

在Matlab中，实现Householder变换有两种方法：使用库函数和手动实现。如果您不想使用库函数，您可以手动编写代码来实现Householder变换。这可能需要一些编程技巧和数学知识，但不难。

以下是一个Householder变换的Matlab实现示例：

function [Q,R] = householder(A)
% A: matrix to be factorized
% Q: orthogonal matrix
% R: upper-triangular matrix

[m,n] = size(A);
Q = eye(m); 
for k = 1:n
    x = A(k:m,k);
    e = [1;zeros(m-k,1)];
    v = sign(x(1))*norm(x)*e + x;
    v = v/norm(v);
    A(k:m,k:n) = A(k:m,k:n) - 2*v*(v'*A(k:m,k:n));
    Q(k:m,:) = Q(k:m,:) - 2*v*(v'*Q(k:m,:));
end
R = A;
end

这个Matlab函数可以用于实现矩阵的Householder QR分解。请注意，这只是一个简单的实现示例，可能不是最优的。

希望这个解答能对您有所帮助，如果您对这个问题有任何疑问，请随时向我提问。