【ZZULI】郑州轻工业大学oj 1137: 查找最大元素

该博客主要围绕C语言编程问题展开。问题是对于输入的不超200长度、仅含大小写字母的字符串,查找其中ASCII码值最大的字母,并在每个最大字母后插入字符串“(max)”,还给出了输入输出要求及参考代码。

问题描述:

对于输入的字符串,查找其中的ASCII码值最大字母,在该字母后面插入字符串“(max)”。


输入:

输入一行长度不超过200的字符串组成,字符串仅由大小写字母构成。


输出:

输出的结果是插入字符串“(max)”后的结果,如果存在多个最大的字母,就在每一个最大字母后面都插入"(max)"。


样例输入:

abcdefgfedcbag

样例输出:

abcdefg(max)fedcbag(max)

参考代码:

#include<stdio.h>
#include<string.h>
int main()
{
    char a[300];
    gets(a);
    int max=a[0];
    for(int i=0;i<strlen(a);i++)
    {
        if(a[i]>=max)
            max=a[i];
    }
    for(int j=0;j<strlen(a);j++)
    {
        if(a[j]==max)
            printf("%c(max)",a[j]);
        else
            printf("%c",a[j]);
    }
    return 0;
}

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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