指针2

本文提供了两个具体的编程实例:一是从数组中找出仅出现一次的两个数字,并给出C语言实现方案;二是通过递归算法解决利用空瓶兑换汽水的问题。此外,还介绍了指针、数组的概念及它们之间的关系。
//1.一个数组中只有两个数字是出现一次,其他所有数字都出现了两次。
//找出这两个数字,编程实现。
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>//找单独出现的数,一般方法
void find(int arr[], int len)
{
 int i, j, k;
 for (i = 0; i < len; ++i)
 {
  k = 0;
  for (j = 0; j < len; ++j)
  {
   if (arr[i] == arr[j])
   {
    k++;
   }
  }
  if (k == 1)
  {
   printf("%d\n", arr[i]);
  }
 }
}
int main()
{
 int arr[] = { 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3, 5 };
 int len = 0;
 len = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
 find(arr, len);
}
//2.喝汽水,1瓶汽水1元,2个空瓶可以换一瓶汽水,给20元,可以多少汽水。编程实现。
#include<stdio.h>
#include<windows.h>
int Buysoda(int M)
{
 static int flag = 0;
 if (2 * M + flag < 2) //判断能否购买汽水
 {
  return 0;
 }
 if (M % 2 == 0)       //M瓶汽水的瓶盖是偶数,本次兑换刚好换完
 {
  return M + Buysoda(M / 2);
 }
 else if (M % 2 == 1 && flag == 0)//M瓶汽水的瓶盖是奇数,且没有多余的瓶盖,留下一个瓶盖,剩下的全部兑换
 {
  flag = 1;                    //表示本次兑换剩下一个瓶盖,提供下次兑换
  return M + Buysoda(M / 2);
 }
 else if (M % 2 == 1 && flag == 1)//M瓶汽水的瓶盖是奇数,且有多余的瓶盖,加上这个瓶盖一起兑换
 {
  flag = 0;                    //之前的瓶盖已被用掉
  return M + Buysoda(M / 2 + 1);
 }
 return 0;
}
int main()
{
 int money = 20;
 int num = 0;
 num = Buysoda(money);
 printf("可以买 %d 瓶汽水\n", num);
}
一级指针存放变量的地址,指向的值是变量的内容。如int* p={1,2,3}, p=数组的首地址,*p=数组的第一个值;    二级指针存放一级指针的地址,指向一级指针。如int*p ={1,2,3}, int**pp=&p,pp=指针p的首地址,*pp=数组的首地址,**pp=数组第一个值1。
一维数组:单行单列的数组。
二维数组:多行多列数组。
数组和指针的关系:数组并不是指针.数组和指针可以互换。

指针数组:array of pointers,即用于存储指针的数组,也就是数组元素都是指针

数组指针a pointer to an array,即指向数组的指针

函数指针:顾名思义,函数指针说的就是一个指针,但这个指针指向的函数,不是普通的基本数据类型或者类对象。

函数指针数组:首先是个数组,数组的元素是函数指针。

函数指针数组指针:首先它是一个指针,这个指针指向数组,这个数组里面存的都是指向函数的指针。






(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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