C语言作业

提升亚瑟战力:攻击与防御编程实战
本文档展示了C++编程中如何实现亚瑟角色的攻击力和防御力输入,并演示了简单的战斗模拟,包括剪刀石头布游戏的随机选择。通过这些实例,读者可以了解基本的用户输入处理和条件判断在游戏开发中的应用。
```#include<stdio.h>
main()
{
	int a;
	printf("请输入亚瑟的攻击力:\n");
	scanf("%d",&a);
	printf("亚瑟的攻击力为%d",a); 
 } 

```cpp
#include<stdio.h>
main()
{
	int a,d;
	printf("请输入亚瑟的攻击力:\n");
	scanf("%d",&a);
	printf("请输入亚瑟的防御力:\n");
	scanf("%d",&d);
	printf("亚瑟的攻击力为%d:\n亚瑟的防御力为%d:\n",a,d);
}
#include<stdio.h>
main()
{
	int x;
	printf("请您出拳:1--剪刀,2--石头\n");
	scanf("%d",&x);
	if (x==1)
	printf("出的剪刀\n");
	else 
	printf("出的石头\n");
	return 0;
}
#include<stdio.h>
main()
{
	int x;
	printf("请您出拳:1--剪刀,2--石头,3--布\n");
	scanf("%d",&x);
	if (x==1)
	printf("出的剪刀\n");
	else if (x==2)
	printf("出的石头\n");
	else if (x==3)
	printf("出的布\n");
	else 
	printf("错误\n"); 
	return 0;           
}
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include <time.h>
int main()
{ 
	srand(time(NULL));
	int random = rand()%3+1;
    printf("随机数结果为:%d\n",random);
	if (random==1)
	printf("出的剪刀\n");
	else if (random==2)
	printf("出的石头\n");
	else if (random==3)
	printf("出的布\n");
	else 
	printf("错误\n"); 
	return 0;           
}
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include <time.h>
main()
{
	int x;
	printf("请您出拳:1--剪刀,2--石头,3--布\n");
	scanf("%d",&x);
	if (x==1){ 
	printf("出的剪刀\n"); 
	}else if (x==2){ 
	printf("出的石头\n");
	}else if (x==3){ 
	printf("出的布\n");
	}else { 
	printf("错误\n"); 
         
}
	srand(time(NULL));
	int random = rand()%3+1;
	if (random==1){ 
	 printf("出的剪刀\n");
	}else if (random==2){
	printf("出的石头\n");
	}else if (random==3){
	printf("出的布\n");
    }
	 {
	if(x-random==0) 
	printf("平局\n"); 
	else if(x-random==-2||x-random==1)
	printf("你赢了\n"); 
	 else
	 printf("你输了\n"); 
	 }
}
内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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