isdeployed

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Determine whether code is running in deployed or MATLAB mode

所以如果你在matlab中使用的，一般都是=1

（以下默认S1和S2是字符串，同样也适用于cell细胞类型数据，也就是循环对cell中每个元素分别判断即可。）

findstr(S1,S2)：寻找是否有S1和S2之间的匹配，真返回1，假返回0，双向；

例：          s = 'How much wood would a woodchuck chuck?';

         findstr(s,'a')    returns  21

                findstr('a',s)    returns  21

                findstr(s,'wood') returns  [10 23]

                findstr(s,'Wood') returns  []

                findstr(s,' ')    returns  [4 9 14 20 22 32]

strfind(S1,S2):寻找S2是否匹配S1，和上面的唯一区别就是这个是单向的。请注意唯一的区别在例子中红字部分。

 例：       s = 'How much wood would a woodchuck chuck?';

               strfind(s,'a')    returns  21

               strfind('a',s)    returns  []

               strfind(s,'wood') returns  [10 23]

               strfind(s,'Wood') returns  []

               strfind(s,' ')    returns  [4 9 14 20 22 32]

strcmp(S1,S2):寻找S1和S2是否完全匹配，S1和S2没有顺序的区分。

例：       s= 'wooden';

              strcmp(s,'wood')    returns 0

              strcmp(s,'wooden')    returns 1

              strcmp('wooden',s)    returns 1

strcnmp(S1,S2,n):寻找S1和S2的前n个字符是否完全匹配，S1和S2没有顺序的区分。

例：       s= 'wooden';

              strncmp(s,'wood',4)    returns 1

              strncmp(s,'wood',5)    returns 0

              strncmp(s,'wooden',4)    returns 1

              strncmp('wooden',s,4)    returns 1

strcmpi(S1,S2)与strncmpi(S1,S2,n)与上面分别对应的strcmp(S1,S2)与strncmp(S1,S2,n)完全相同，唯一的区分是匹配时不区分大小写。

最重要的：

strmatch(S1,S2):寻找S1是否匹配S2的开头部分，返回值是S1在S2中匹配的位置。

strmatch(S1,S2,'exact'):寻找S1是否和S2完全匹配，返回值是S1在S2中匹配的位置。

例：        S2=strvcat('max','minimax','maximum')

               S2 =

max    

minimax

maximum

strmatch('max',S2) returns [1; 3] 表明1和3列匹配

strmatch('max',S2,'exact') returns [1] 表明1列完全匹配

strmatch的一个好处是可以返回匹配的位置，而其余几个函数都只能返回判断值。

但是，strmatch在2011b之后的版本将被删除不再使用。根据个人推测的原因和网上求证如下：

1、strmatch的功能完全可以由以上的几个函数实现。

2、strmatch是一个M文件，而其余几个函数都是内置的函数，因此在执行时，可以预测到strcmp的效率是远远高于strmatch的。

3、另一个因素，strmatch要先创建一个矩阵来储存返回的真值的位置，且在循环的过程中这个矩阵在不断变化；而strcmp仅仅返回真假。因此推测效率更高。

以上仅为推测，我没有做过测试。因此对于小程序来说，这点时间效率的对比实在不会太重要。总之，还是选择自己适合的函数就可以了。