C语言--青蛙跳台阶问题

青蛙跳台阶问题

一只青蛙一次可以跳上1级台阶,也可以跳上2级台阶。求该青蛙跳上一个n级的台阶总共有多少种跳法。

在这里插入图片描述
分析:当n=1时,只有1种跳法。
当n=2时,有两种跳法:跳两次1级,或者一次跳2级。
当n>2时,青蛙第一次跳有两种选择:跳1级或跳2级。
如果第一次跳1级,则剩下的n-1级台阶的跳法数为f(n-1)
如果第一次跳2级,则剩下的n-2级台阶的跳法数为f(n-2)
通过分析可以看得出来,这就是我们所熟知的斐波那契数列
所以总跳法数量:f(n)=f(n-1)+f(n-2);

  • 斐波那契数列可以使用函数递归的方式解决但是不推荐,可以用于理解,因为递归方法在n较大时会导致栈溢出和重复计算非常多次,而且递归的方式n>40后结果可能就会有错误了;
  • 推荐使用迭代的方式解决;
  • 但是我会将递归和迭代的代码都给出来

递归

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include <stdio.h>
int Jump(int n) {
    if (n < 0) 
        return 0;
    else if (n == 0 || n == 1) 
        return 1;
    else
    	return Jump(n - 1) + Jump(n - 2);
}
int main() {
    int n=0;
    printf("请输入台阶数n=");
    scanf("%d", &n);
    int ways = Jump(n);
    printf("跳法有%d种\n", ways);
    return 0;
}

迭代

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include <stdio.h>
int jump(int n)
{
    if (n <= 0) return 0;      // 台阶数无效,台阶数为正数;
    if (n == 1) return 1;      // 1级台阶:1种跳法;
    if (n == 2) return 2;      // 2级台阶:2种跳法;
    int a = 1, b = 2;    // 初始化前两级台阶跳法;
    int ways = 0;
    for (int i = 3; i <= n; i++) 
    {
        ways = a + b;//第3级:前两级台阶跳法的和.......以此类推
        a = b;
        b = ways;
    }
    return ways;
}
int main() {
    int n;
    printf("请输入n值:  ");
    scanf("%d", &n);
    if (n < 0) 
    {
        printf("输入错误,请重新输入\n");
        return 1;
    }
    int ways = jump(n);
    printf("有%d种跳法\n",ways);
    return 0;
}

函数递归的问题:

  1. 阶乘函数的递归实现
//阶乘函数如下,此代码较简单,有问题可以评论区留言
int fun(int n) {
    if (n == 0 || n == 1)
    {
        return 1;
    } 
    else 
    {
        return n * fun(n - 1);
    }
}

  1. 汉诺塔问题,本人也有讲解汉诺塔问题讲解-C语言实现
  2. 和本次讲解的青蛙跳台阶
以上均为本人的个人想法,有问题可以评论区留言
内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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