首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

在没有指针的情况下提取C语言句子的前两个单词

可以通过以下步骤实现:

  1. 定义一个字符数组来存储输入的句子。
  2. 使用C语言的字符串处理函数,如fgets()scanf(),从标准输入中获取句子并存储到字符数组中。
  3. 创建一个整型变量wordCount并初始化为0,用于记录当前已提取的单词数量。
  4. 创建一个字符指针currentWord并指向字符数组的起始位置。
  5. 使用循环遍历字符数组中的每个字符,直到遇到句子结尾的空字符\0
  6. 在循环中,检查当前字符是否为空格或制表符,如果是,则将其替换为空字符\0,表示当前单词的结束。
  7. 在循环中,检查当前字符是否为字母或数字,如果是且前一个字符为空字符或为句子起始位置,则将currentWord指针指向当前位置,表示当前单词的开始。
  8. 在循环中,检查当前字符是否为字母或数字,如果是且前一个字符为空格或制表符,则将wordCount加1,表示已提取一个单词。
  9. 在循环中,检查wordCount是否达到2,如果是,则跳出循环。
  10. 在循环结束后,currentWord指针指向第一个单词的起始位置,第二个单词的起始位置即为currentWord指针后面的位置。
  11. 使用C语言的字符串处理函数,如printf()puts(),输出提取到的前两个单词。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
复制
#include <stdio.h>

int main() {
    char sentence[100];
    printf("请输入一个句子:");
    fgets(sentence, sizeof(sentence), stdin);

    int wordCount = 0;
    char* currentWord = sentence;

    for (int i = 0; sentence[i] != '\0'; i++) {
        if (sentence[i] == ' ' || sentence[i] == '\t') {
            sentence[i] = '\0';
        }
        else if ((i == 0 || sentence[i - 1] == ' ' || sentence[i - 1] == '\t') && (sentence[i] >= 'a' && sentence[i] <= 'z' || sentence[i] >= 'A' && sentence[i] <= 'Z' || sentence[i] >= '0' && sentence[i] <= '9')) {
            currentWord = &sentence[i];
            wordCount++;
        }

        if (wordCount == 2) {
            break;
        }
    }

    printf("前两个单词为:%s %s\n", currentWord, currentWord + strlen(currentWord) + 1);

    return 0;
}

这段代码通过遍历输入的句子,将空格或制表符替换为空字符来分割单词,并使用currentWord指针记录每个单词的起始位置。当提取到两个单词后,循环结束并输出这两个单词。请注意,这段代码假设输入的句子不超过100个字符,并且单词之间只有一个空格或制表符的分隔。如果输入的句子超过了数组的大小或者单词之间有多个空格或制表符的分隔,可能会导致提取结果不准确。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

C语言指针值在哪里?SRAM

RAM掉电数据会丢失,RW-data是非0初始化数据,已初始化数据需要被存储掉电不会丢失FLASH中,上电后会从FLASH搬移到RAM中。...电容这玩意儿漏电啊,要不停刷新,不然一会儿就没电荷了 SRAM,是两个与门一个RS触发器,1bit储存确实很复杂 要保证上下输入不一致,还得加一个二极管取反,这东西就是锁存器了 可以看到应该是有两块...虽然SRAM速度更快,读写时间也更短,但SRAM成本较高,所以存储器容量较小情况下,通常使用SRAM,而对于大容量存储器,则使用SDRAM。...函数中字符串或常量可能没有自动放入 RAM 中,这时可以使用 DRAM_ATTR 属性进行标记,或者也可以使用链接器脚本方法将它们自动放入 RAM 中。...放入该部分启动时不会被初始化,软件重启后也会保持值不变。

11510

c语言C语言清空输入缓冲区标准输入(stdin)情况下使用

参考链接: C++ setbuf() C语言清空输入缓冲区标准输入(stdin)情况下使用 程序1: //功能:先输入一个数字,再输入一个字符,输出hello bit #include <stdio.h...分析:并没有输入字符,直接就输出了“hello bit”,因为点击回车(‘\n’)时,相当于输入了一个字符,那么我们需要进行清空缓冲区处理 程序2: #include int main...\ while ((c = getchar()) !...= EOF && c !...分析:程序3建议使用,不停地使用getchar()获取缓冲中字符,直到获取C是“\n”或文件结尾符EOF为止,此方法可完美清除输入缓冲区,并具备可移植性 本文出自 “岩枭” 博客,请务必保留此出处http

3.1K10
  • 谷歌AI没有语言模型情况下,实现了最高性能语音识别

    谷歌AI研究人员正在将计算机视觉应用于声波视觉效果,从而在不使用语言模型情况下实现最先进语音识别性能。...研究人员表示,SpecAugment方法不需要额外数据,可以不适应底层语言模型情况下使用。 谷歌AI研究人员Daniel S....Park和William Chan表示,“一个意想不到结果是,即使没有语言模型帮助,使用SpecAugment器训练模型也比之前所有的方法表现得更好。...虽然我们网络仍然从添加语言模型中获益,但我们结果表明了训练网络没有语言模型帮助下可用于实际目的可能性。” ?...根据普华永道2018年一项调查显示,降低单词错误率可能是提高会话AI采用率关键因素。 语言模型和计算能力进步推动了单词错误率降低,例如,近年来,使用语音输入比手动输入更快。 ? End

    94670

    C语言函数传递了指针,值没有被修改原因及解决方法

    C语言函数指针参数值为什么不变C语言函数中传递了指针作为参数,确切来说是传递了指向变量内存地址作为参数,可经过函数内修改之后,该指针指向变量值为什么不会被修改?...这个跟运算符优先级也没有关系,像上面这样*x++表达式中,并不会被优先计算x++,即不会先进行内存地址自增运算。下面的实例中将探讨这一点。...实例代码该实例输出了三个变量内存地址,两个是一样,即通过*x++运算,变量指向内存地址并没有发生改变,但是如果是通过指针自增运算,比如z++,则内存地址会发生改变。...&y); test(&y); printf("%x\n",&y); int *z = &y; z++; printf("%x\n",z);}//编译运行之后得到输出(不同平台和编译器可能得到不一样输出...):61fe1461fe1461fe18解决方法将x++修改为:x = *x + 1;原文:C语言函数传递了指针,值为什么没有被修改免责声明:内容仅供参考,不保证正确性!

    39821

    2024-03-02:用go语言,一个句子是由一些单词与它们之间单个空格组成, 且句子开头和结尾没有多余空格, 比方说,“H

    2024-03-02:用go语言,一个句子是由一些单词与它们之间单个空格组成, 且句子开头和结尾没有多余空格, 比方说,"Hello World" ,"HELLO" ,"hello world hello...world" 都是句子, 每个单词都 只 包含大写和小写英文字母, 如果两个句子 sentence1 和 sentence2, 可以通过往其中一个句子插入一个任意句子(可以是空句子)而得到另一个句子...2.初始化变量i、j,分别表示句子开头相似部分单词数量和句子结尾相似部分单词数量。 3.循环比较w1和w2中单词,直到遇到第一个不同单词或其中一个句子单词已经全部比较完毕。...6.循环结束后,得到j值,表示句子结尾相似部分单词数量。 7.返回i+j是否等于w1和w2中较小单词数量,如果相等,则说明两个句子是相似的,返回true;否则返回false。...额外空间复杂度分析: • 使用了两个字符串列表w1和w2来存储拆分后单词,空间复杂度为O(n),其中n为句子单词个数。 • 使用了几个整数变量和常量,空间复杂度可以忽略不计。

    12920

    C 语言】多级指针 ( 函数中生成 二级指针 | 通过传入 三级指针 进行间接赋值 )

    文章目录 前言 一、函数中生成 二级指针 ( 通过传入 三级指针 进行间接赋值 ) 二、完整代码示例 前言 如果要 通过 函数形参 间接赋值 修改 n 级指针, 需要向函数中传入 n + 1...级指针 形参 ; 一、函数中生成 二级指针 ( 通过传入 三级指针 进行间接赋值 ) ---- 通过 函数 形参变量 , 间接赋值 返回 生成 二级指针 函数 ; 如果要生成一个 二级指针 ,...必须传入 三级指针 , 才能修改 该 二级指针 ; 注意 : 传入 三级指针 , 不要直接修改该值 , 先创建一个临时 局部二级指针变量 , 将 二级指针 生成完毕后 , 最后再给 三级指针 指向地址...== NULL) { return -1; } // 遍历 二维指针 指向多个 一维指针 // 并为每个 一维指针 堆内存中 分配 20 字节内存...指向多个 一维指针 // 并为每个 一维指针 堆内存中 分配 20 字节内存 for(i = 0; i < num; i++) { // 为每个字符分配 20

    1K10

    C 语言指针间接赋值 ( 直接修改 和 间接修改 指针变量 值 | 函数中 间接修改 指针变量 值 | 函数中 间接修改 外部变量 原理 )

    文章目录 一、直接修改 和 间接修改 指针变量 值 二、函数中 间接修改 指针变量 值 三、函数中 间接修改 外部变量 原理 一、直接修改 和 间接修改 指针变量 值 ---- 直接修改 指针变量...return 0; } 执行结果 : 二、函数中 间接修改 指针变量 值 ---- 函数 中 间接修改 指针变量 值 , 将 指向一级指针 二级指针 变量 , 传递到 函数形参 中 ,... 函数中 , 使用 * 符号 , 修改 二级指针 指向 一级指针 变量值 ; 注意 : 如果要 修改 一级指针 值 , 必须 传入 指向 一级指针 二级指针 变量 才可以 , 传入一级指针变量..., 不能修改一级指针变量值 ; 这是因为 如果传入 一级指针 变量 , 这个传入 一级指针 变量 , 其 生命周期 到函数结尾就结束了 , 跟函 数外部 一级指针 变量 没有任何关系 ; 如果 要修改...如果传入 一级指针 变量 , 这个传入 一级指针 变量 , 其 生命周期 到函数结尾就结束了 , 跟函 数外部 一级指针 变量 没有任何关系 ; 如果 要修改 函数外部 变量 , 必须传入 指向该变量

    21.2K11

    c语言之使用指针*和地址&二维数组中表示含义

    假设有这么一个数组:int a[3][4] = {{1,3,5,7},{9,11,13,15},{17,19,21,23}} 表示形式 含义 地址 a 二维数组名,指向一维数组a[0],即0行首地址...+2 *(a+1)+2 &a[1][2] 1行2列元素a[1][2]地址 2024 *(a[1]+2) *(*(a+1)+2) a[1][2] 1行2列元素a[1][2]值 11 说明: (1)&...是取地址意思,*是指向某元素地址,*(*())表示解引用,即取得某指针指向值。...(2)二维数组在内存中是连续存储,因此a[1][0]地址是a[0][0]地址再加上a[0]里面元素个数×每个元素所占字节数,即2000+4×4=2016。...(3)二维数组名a表示是第0行地址,a[0]表示第0行第0列元素地址。(c语言中数组名就是其首元素地址)。 (4)a[i][j]表示第i行第j列值,用&可以得到其地址。

    1.4K10

    AI给AI论文写了个摘要,网友戏称为“摘要通过图灵测试”,推特点赞上千

    我们展示了一种在生成总结简单提取步骤,执行生成摘要任务,会根据相关信息,将其用于Transformer语言模型,帮助模型进行条件设置。 实验结果表明,这个步骤显著提高了总体结果。...这个模型提取科学论文摘要是分阶段。 首先,句子指针网络(pointer network)从论文中提取出重要信息。...接下来,这些提取句子会随着完整文章一起按照顺序进行排列:引言、抽取句子、摘要和论文其他内容。Transformer语言模型就是以这种格式组织论文上进行训练。...推理过程中,引言和提取句子将作为上下文提供给语言模型,最终生成摘要。新闻和专利领域,引言部分将被全文替代。 ?...为了处理超过几千个单词超长文档,他们先使用两个不同分层文档模型对句子进行提取,一个基于指针网络,另一个基于句子分类器,这样结构保证在生成摘要更好地调整Transformer语言模型相关信息。

    58720

    【技术白皮书】第三章:文字表格信息抽取模型介绍——实体抽取方法:NER模型(上)

    一维特征向量空间中,两个不同单词具有完全不同表示形式,并且是正交。分布式表示表示低维实值密集向量中单词,其中每个维度表示一个潜在特征。...CharNER将句子视为字符序列,并利用LSTM提取字符级表示。它为每个字符而不是每个单词输出标记分布。然后从字符级标签中获取单词级标签。他们研究结果表明,以字符为主要表征优于以单词为基本输入单位。...一个重要特性是,嵌入是由其周围文本语境化,这意味着同一个词根据其上下文用途有不同嵌入。下图展示了句子上下文中提取嵌入单词“Washington”上下文字符串体系结构。...GPT有两个阶段训练程序。首先,他们使用一个语言建模目标,未标记数据上使用Transformer来学习初始参数。然后,他们使用监督目标使这些参数适应目标任务,从而使预训练模型变化最小。...分割和标记可以通过指针网络中两个独立神经网络来完成。接下来,将“迈克尔·杰弗里·乔丹”作为输入,输入指针网络。因此,段“was”被识别并标记为“O”。图片

    1.2K20

    【Pre-Training】ELMo:ELMO wants to play!

    ELMo 本身思想不难,但是很多细节论文中都没有给出,而是给出其他论文引用,大大增加了阅读难度。...区别于传统模型生成固定单词映射表形式(为每个单词生成一个固定词向量),ELMo使用了预训练语言模型(Language Model),模型会扫面句子结构,并更新内部状态,从而为句子每个单词都生成一个基于当前句子词向量...提取单词及周围上下文信息,然后拼接原本单词向量)。...简单解释下这张图,a 是普通基于 LSTM 语言模型,b 是用字符级别的 CNN 来代替原本输入和 Softmax 层,c 是用 LSTM 层代替 CNN Softmax 层并预测下一个单词。...总体看向和后向困惑度相当,后向稍微低一些。 困惑度(perplexities):如果每个时间步都根据语言模型计算概率分布随机挑词,那么平均情况下,挑多少个词才能挑到正确那个。

    81620

    NLP中自监督表示学习,全是动图,很过瘾

    通过执行此任务获得表示可以用作我们下游监督任务起点。 ? 在这篇文章中,我将概述研究人员没有明确数据标注情况下从文本语料库中学习表示各种pretext tasks。...相邻句子预测 在这个公式中,我们取三个连续句子,设计一个任务,其中给定中心句,我们需要生成一个句子和下一个句子。它类似于之前skip-gram方法,但适用于句子而不是单词。 ?...因为我们已经知道下一个来自语料库单词是什么,所以我们不需要手工标注标签。 ? 例如,我们可以通过预测给定一个单词下一个单词来将任务设置为从左到右语言建模。 ?...掩码语言建模 在这个方案中,文本中单词是随机掩码,任务是预测它们。与自回归公式相比,我们预测掩码单词时可以同时使用一个词和下一个词上下文。 ?...句子顺序预测 在这个方案中,我们从文档中提取成对连续句子。然后互换这两个句子位置,创建出另外一对句子。 ? 我们目标是对一对句子进行分类,看它们顺序是否正确。 ?

    1.1K10

    Nature neuroscience:利用encoder-decoder模型实现皮层活动到文本机器翻译

    最后编码hidden state初始化解码RNN,这一解码RNN根据一个单词以及当前状态学习预测序列中下一个单词测试阶段,使用先前预测单词。...录音时,她们年龄分别为47岁(a)、31岁(b)、29岁(c)和49岁(d)。数据收集和分析是考虑实验条件情况下进行。...句子以每组50句形式随机呈现(第9组为60个)。另外两名参与者(c和d)阅读30个句子一个数据集,句子是对三幅卡通图片描述(看不见图片),平均长度为6.4±2.3个单词,包含约125个单词。...输出序列每个步骤中,解码器除了自己先前隐藏状态之外,还将参与者说出实际句子一个单词模型训练阶段)或一个步骤中预测单词测试阶段)作为输入。...另一方面,跨任务迁移学习情况下,由于跨参与者迁移学习而产生小改进,无法通过多次比较校正。 最后,对于两名阅读图片描述句子参与者,参与者迁移学习没有改善结果。

    1.1K10

    论文阅读:《A Primer on Neural Network Models for Natural Language Processing》(一)

    因此,基于馈神经网络NLP分类系统一般结构是: 1.提取一组核心语言特征“F1,.…FK“,这与预测输出类有关。 2.对于感兴趣每个特征FI,检索对应向量V(FI)。...然而,某些情况下,特征数量事先不知道(例如,文档分类中,句子每个词是一个特征是常见)。因此,我们需要使用固定大小向量来表示无限数量特征。...例如,文档分类任务中,特征FI可以对应于文档中单词,并且相关联权重AI可以是单词TF-IDF得分。 距离和位置特征 句子两个词之间线性距离可以作为信息特征。 特征组合。...不幸是,在这个空间中没有理论界限,甚至没有建立最佳实践。很明显,维度应该随着类别的数量而增长,但是多少才够呢?在当前研究中,字嵌入向量维数大约50到几百之间,并且一些极端情况下,数以千计。...然后分类器能够区分两个不同指标,并对它们进行不同处理。但是,这两个特征是否应该共享相同向量?“狗:一个词”向量应该与“狗:下一个单词向量相同吗?或者我们应该给它们分配两个不同向量?

    49920

    关于ELMo,面试官们都怎么问

    ELMO采用了典型两阶段过程, 「第一个阶段是利用语言模型进行预训练」; 「第二个阶段是在做下游任务时,从预训练网络中提取对应单词网络各层Word Embedding作为新特征补充到下游任务中。」...)情况下对token 概率建模来计算序列出现概率: 许多主流神经语言模型都会先给序列中token计算一个「上下文无关」token表示 ,然后将它传递给L层向LSTM。...这样的话,每个位置 ,每个LSTM层输出一个「上下文相关」表示 ,其中 (ELMo中L取2) 后向语言模型与向类似,但是它是“从后往前建模”,通过在给定下文 (Context-after...)情况下对token 概率建模来计算序列出现概率: 与语言模型类似,后向语言模型每个位置 ,每个LSTM层同样会输出一个「上下文相关」表示 ,其中 需要注意是,上述「上下文无关...ELMo第一阶段训练完成之后,将句子输入模型中在线提取各层embedding时候,每个单词(token)对应两边LSTM网络对应节点,那两个节点得到embedding是动态改变,会受到上下文单词影响

    88610

    专栏 | 递归卷积神经网络解析和实体识别中应用

    解析用户真实意图 人类语言与计算机语言不同,人类语言没有结构,即使存在一些语法规则,这些规则往往也充满着歧义。在有大量用户输入语料情况下,我们需要根据用户输入,分析用户意图。...自然语言中有歧义,例如上下文无关文法中有规则「C <- AB」,「D <- AB」, 那么计算 AB 应该合成什么节点时候就出现了两种选择,多种歧义组合在一起,使成分分析搜索空间爆炸增长,必须设计一些算法进行剪枝等操作...比如当前栈顶两个词,当前几个未解析词等。 但是这些特征有如下问题: 稀疏。这些特征尤其是词法特征,非常稀疏。...依存文法分析依赖于词之间关系,有可能两个词距离非常远,那么仅仅提取栈顶两个词作为特征已经无法满足需要,必须使用更高维度特征,一旦维度高,势必使得特征非常稀疏。 不完整。...与一般解析树不同,依存分析每个节点都有两个向量表示。一个是该节点单词词向量表示w,另一个是该节点短语向量表示x。

    1.5K130

    关于ELMo,面试官们都怎么问

    ELMO采用了典型两阶段过程, 「第一个阶段是利用语言模型进行预训练」; 「第二个阶段是在做下游任务时,从预训练网络中提取对应单词网络各层Word Embedding作为新特征补充到下游任务中。」...)情况下对token 概率建模来计算序列出现概率: 许多主流神经语言模型都会先给序列中token计算一个「上下文无关」token表示 ,然后将它传递给L层向LSTM。...这样的话,每个位置 ,每个LSTM层输出一个「上下文相关」表示 ,其中 (ELMo中L取2) 后向语言模型与向类似,但是它是“从后往前建模”,通过在给定下文 (Context-after)情况下对...token 概率建模来计算序列出现概率: 与语言模型类似,后向语言模型每个位置 ,每个LSTM层同样会输出一个「上下文相关」表示 ,其中 需要注意是,上述「上下文无关」token表示...ELMo第一阶段训练完成之后,将句子输入模型中在线提取各层embedding时候,每个单词(token)对应两边LSTM网络对应节点,那两个节点得到embedding是动态改变,会受到上下文单词影响

    1.3K10

    PNAS:与语言相关脑网络中特定频率有向连接

    将要阅读句子单词序列(共240个单词,每个单词序列9-15个单词)依次呈现在被试反投影屏幕上。 MEG数据采集频率为1200 Hz。整个测量过程中,头动信息使用软件监视。...计算特定被试和特定条件GC,并进行了非参数检验来评估: (i) 句子单词 VS 单词序列单词; (ii) 句子条件:前段单词 VS后段单词, (iii) 交互效应: (-后单词)句子-(-后单词)...(B)语言系统中定向节律性脑区相互作用示意图。颞叶分为两个节点,能够显示节律性中到前脑区连接。彩色箭头指的是C图中频谱。 (CC黑线是图2E中各成分平均功率谱。...值得注意是,没有连接模式中观察到明显双侧化,这说明大脑两个半球都参与了语言刺激处理。 数据驱动将整体网络分解为更小子网络,揭示了几个对应于局部和长程定向交互空间上受限类别。...这表明了句子结构缺失加剧了信息传递到颞叶需要。此外,研究结果表明,没有上下文约束语言环境下,即使是单词形式,知觉产生也可能需要更强交互作用才能有效进行处理。

    1.4K10

    自然语言处理:从基础到RNN和LSTM(下)

    需要记住一件事是,这里One -hot编码仅仅是指在词汇表中单词位置处值为1n维向量,其中n是词汇表长度。这些热编码来自词汇表,而不是从一批观察结果中提取。...RNN局限性 RNN除了有用之外,也有一定局限性,主要有: 上面所述RNN体系结构示例只能够捕获语言一个方向上依赖关系。基本上自然语言处理情况下,它假设后面的单词对前面的单词没有影响。...要获得更详细解释,可以参考https://towardsdatascience.com/ing-gru-networks-2ef37df6c9be LSTM LSTM体系结构中,没有像GRU那样只有一个更新门...NLP情况下,这意味着它考虑了只写在当前单词之前单词影响。但在语言结构中,情况并非如此,因此双向RNN出现起到了拯救作用。 ?...双向RNN由向和后向递归神经网络组成,并结合两个网络在任意给定时间t结果进行最终预测,如图所示。 在这篇文章中,我试图涵盖自然语言处理领域中普遍存在所有相关实践和神经网络架构。

    1.2K30

    比seq2seq模型快90倍!Google推出全新文本编辑模型FELIX

    序列到序列(seq2seq)模型已经成为处理自然语言生成任务有效方法,其应用范围从机器翻译到单语言生成任务,如摘要、句子融合、文本简化和机器翻译译后编辑。...概述 为了实现上述目标,FELIX将文本编辑任务分解为两个子任务: 打标签以确定输入单词子集及其输出文本中顺序,以及插入输入文本中不存在单词。...因为FELIX插入模型与BERT预训练目标非常相似,所以它可以直接利用训练优势,这在数据有限情况下尤其有优势。 ?...插入模型示例,其中标记器预测将插入两个单词,插入模型预测MASK标记内容 结果 本文对FELIX句子融合,文本简化,抽象摘要和机器翻译译后编辑方面进行了评估。...一定数据集大小范围内,将FELIX与大型预训练seq2seq模型(BERT2BERT)和文本编辑模型(LaserTager)进行比较,从而得到关于句子融合任务(即将两个句子合并为一个)结果。

    55740
    领券