Brainfuck 项目技术文档
2024-12-23 22:17:23作者:范靓好Udolf
1. 安装指南
1.1 获取源代码
你可以通过以下两种方式获取 Brainfuck 项目的源代码:
-
使用 Git 克隆仓库:
git clone https://github.com/fabianishere/brainfuck.git -
直接下载 Zip 文件:
wget https://github.com/fabianishere/brainfuck/archive/master.zip unzip master.zip
1.2 构建项目
Brainfuck 项目依赖于 CMake 和 C 编译器(如 Clang 或 GCC),并且还需要 libedit 库。
-
创建构建目录:
mkdir build cd build -
生成 Makefile:
cmake .. -
编译项目:
make
1.3 安装项目
编译完成后,你可以选择将二进制文件安装到本地系统:
make install
1.4 直接运行
你也可以选择不安装,直接运行编译后的二进制文件:
./brainfuck ../examples/hello.bf
2. 项目的使用说明
2.1 命令行使用
Brainfuck 提供了命令行工具,可以通过以下命令运行:
brainfuck [-veh] file...
-e或--eval:直接运行代码。-v或--version:显示版本信息。-h或--help:显示帮助信息。
如果没有传递任何参数,则会进入交互式控制台。
2.2 交互式控制台
你可以通过不带参数的方式启动 Brainfuck 解释器,进入交互式控制台:
brainfuck
2.3 示例程序
项目提供了大量的 Brainfuck 示例程序,位于 examples/ 目录下。你可以直接运行这些示例程序:
./brainfuck ../examples/hello.bf
3. 项目API使用文档
Brainfuck 项目还提供了 C API,允许你在自己的 C 程序中嵌入 Brainfuck 解释器。
3.1 初始化状态和上下文
首先,你需要初始化 Brainfuck 的状态和执行上下文:
BrainfuckState *state = brainfuck_state();
BrainfuckExecutionContext *context = brainfuck_context(BRAINFUCK_TAPE_SIZE);
3.2 解析和添加指令
你可以通过 brainfuck_parse_string 函数解析 Brainfuck 代码字符串,并将其添加到状态中:
BrainfuckInstruction *instruction = brainfuck_parse_string(",+++++.");
brainfuck_add(state, instruction);
3.3 执行指令
调用 brainfuck_execute 函数执行解析后的指令:
brainfuck_execute(state->root, context);
3.4 清理资源
执行完毕后,记得释放上下文和状态的资源:
brainfuck_destroy_context(context);
brainfuck_destroy_state(state);
4. 项目安装方式
4.1 通过源码安装
按照上述的构建和安装步骤,你可以通过源码安装 Brainfuck 项目。
4.2 直接运行
如果你不想安装,可以直接在构建目录下运行编译后的二进制文件:
./brainfuck ../examples/hello.bf
通过以上步骤,你可以顺利安装、使用并深入了解 Brainfuck 项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
531
3.74 K
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
336
178
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
886
596
Ascend Extension for PyTorch
Python
340
403
暂无简介
Dart
772
191
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
12
1
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
986
247
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
416
4.21 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
303
355