00003(条件操作符)

#include <stdio.h>
int main()
{
    int a,b;
    printf("a="); 

    scanf("%d",&a);
    printf("b=");
    scanf("%d",&b);
    int max=(a>b?a:b);
    printf("max is%d",max);
    return 0;
}   以上是条件操作符用来判断大小,格式为x=(判断方式?真 : 假)

    例如判断a>b,如果a>b成立,则x被赋予“真”处的值,即x=a,反之,则x=b。

    注意,,":"前的内容为真,“:”后的内容为假,判断内容若是成立,则赋予x“真”的值,反之则赋予x“假”的值,所以要正确输入:两边的字符。

    以下是另一种比较大小的写法:

int MAX(int a,int b)
{
    if(a>b)
        return a;
    else
        return b;
}

int main()
{
    int a,b;
    scanf("%d%d",&a,&b);
    int z=MAX(a,b);
    printf("max=%d",z);
    return 0;
}
看上去两者好像差不多行数,实际上第一种更加简洁,第二段并没有做“a=”,“b=”的提示,而是直接要求我输入两个数,若第一种和第二种采取相同方式,则代码简化为:

#include <stdio.h>
int main()
{
    int a,b;
    scanf("%d%d",a,b);
    int max=(a>b?a:b);
    printf("max=%d",max);
    return 0;
}
相较之下,第二种或许更为简单

   

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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