cputs.c

本文通过一个简单的C语言程序演示了puts与cputs两个字符串输出函数的执行效率差异。程序分别使用这两个函数输出同一字符串1500次,并记录下所需的时间进行比较。这有助于理解不同I/O函数在实际应用中的性能表现。

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#include <conio.h>
#include <time.h>

void main(void)
 {
   int count;

   time_t start_time, stop_time;
  
   time(&start_time);
   for (count = 0; count < 1500; count++)
     puts("Jamsa/'s C/C++ Programmer/'s Bible");
   time(&stop_time);

   printf("/n/nTime required for puts %d seconds/n",
     stop_time-start_time);
   printf("Press any key.../n");
   getch();

   time(&start_time);
   for (count = 0; count < 1500; count++)
     cputs("Jamsa/'s C/C++ Programmer/'s Bible/r/n");
  
   time(&stop_time);

   printf("/n/nTime required for cputs %d seconds/n",
     stop_time-start_time);
 }

 

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
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