c语言2627

本文探讨了几个算法问题的解决策略,包括计算整数各位数字之和、转换为特定进制后的数字求和、使用二分查找寻找序列中唯一的非重复元素,以及奇偶排序的双指针方法。通过这些实例,深入理解数学在编程中的应用以及优化算法的技巧。

int countLargestGroup(int n){
   int ret[37]={0};
   int sum;
   int maxn=0;
   int cnt=0;
   int temp;
   for(int i=1;i<=n;i++)
   {
       sum=(i/1000%10)+(i/100%10)+(i/10%10)+(i%10);
       ret[sum]++;
   }
   for(int i=0;i<=36;i++)
   {
       maxn=maxn>ret[i]?maxn:ret[i];
   }
   for(int i=0;i<=36;i++)
   {
       if(ret[i]==maxn)
       {
           cnt++;
       }
   }
   return cnt;

}

思路:for循环遍历,算出每个i的sum,定义辅助数组,使对应的ret[sum]++,最后找ret最大值的个数即可

第二题

 n转化为k进制的数,并对输出的数的每一位求和

第三题

 思路:二分查找

二分查找要找到目标值与两边元素的关系

如本题,设目标值为x,举例可知,在x的左边,如果num[i]==nums[i+1],那么i是偶数,如果在右边,那么说明是奇数

int singleNonDuplicate(int* nums, int numsSize) {
    int low = 0, high = numsSize - 1;
    while (low < high) {
        int mid = (high - low) / 2 + low;
        if (nums[mid] == nums[mid ^ 1]) {
            low = mid + 1;
        } else {
            high = mid;
        }
    }
    return nums[low];
}

第四题

 

 复习一下奇偶排序

第二种解法:双指针

int* exchange(int* nums, int numsSize, int* returnSize){
int l=0;
int r=numsSize-1;
while(l<r)
{
    while(l < numsSize&&nums[l]%2==1)
    {
l++;
    }
    while(r>=0&&nums[r]%2==0)
    {
        r--;
    }
    
    int c=nums[l];
    nums[l]=nums[r];
    nums[r]=c;
    l++;
    r--;
}
*returnSize=numsSize;
return nums;
}

思路:双指针,头指针找偶数,奇数则l++,尾指针找奇数,偶数则++

找到后交换,别忘了让l和r都前进一位

最后注意while判断时l和r的条件,避免溢出

代码转载自:https://pan.quark.cn/s/f87b8041184b Language: 中文 欢迎来到戈戈圈! 当你点开这个存储库的时候,你会看到戈戈圈的图标↓ 本图片均在知识共享 署名-相同方式共享 3.0(CC BY-SA 3.0)许可协议下提供,如有授权遵照授权协议使用。 那么恭喜你,当你看到这个图标的时候,就代表着你已经正式成为了一名戈团子啦! 欢迎你来到这个充满爱与希望的大家庭! 「与大家创造更多快乐,与人们一起改变世界。 」 戈戈圈是一个在中国海南省诞生的创作企划,由王戈wg的妹妹于2018年7月14日正式公开。 戈戈圈的创作类型广泛,囊括插画、小说、音乐等各种作品类型。 戈戈圈的目前成员: Contributors 此外,支持戈戈圈及本企划的成员被称为“戈团子”。 “戈团子”一词最初来源于2015年出生的名叫“团子”的大熊猫,也因为一种由糯米包裹着馅料蒸熟而成的食品也名为“团子”,不仅有团圆之意,也蕴涵着团结友爱的象征意义和大家的美好期盼,因此我们最终于2021年初决定命名戈戈圈的粉丝为“戈团子”。 如果你对戈戈圈有兴趣的话,欢迎加入我们吧(σ≧︎▽︎≦︎)σ! 由于王戈wg此前投稿的相关视频并未详细说明本企划的信息,且相关视频的表述极其模糊,我们特此创建这个存储库,以文字的形式向大家介绍戈戈圈。 戈戈圈自2018年7月14日成立至今,一直以来都秉持着包容开放、和谐友善的原则。 我们深知自己的责任和使命,始终尊重社会道德习俗,严格遵循国家法律法规,为维护社会稳定和公共利益做出了积极的贡献。 因此,我们不允许任何人或组织以“戈戈圈”的名义在网络平台或现实中发布不当言论,同时我们也坚决反对过度宣传戈戈圈的行为,包括但不限于与戈戈圈无关的任何...
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基于蒙特卡洛,copula函数,fuzzy-kmeans获取6个典型场景进行随机优化多类型电动汽车采用分时电价调度,考虑上级电网出力、峰谷差惩罚费用、风光调度、电动汽车负荷调度费用和网损费用内容概要:本文围绕多类型电动汽车在分时电价机制下的优化调度展开研究,采用蒙特卡洛模拟、Copula函数和模糊K-means聚类方法获取6个典型场景,并在此基础上进行随机优化。模型综合考虑了上级电网出力、峰谷差惩罚费用、风光可再生能源调度、电动汽车负荷调度成本以及电网网损费用等多个关键因素,旨在实现电力系统运行的经济性与稳定性。通过Matlab代码实现相关算法,验证所提方法的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源、智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于研究大规模电动汽车接入电网后的负荷调控策略;②支持含风光等可再生能源的综合能源系统优化调度;③为制定合理的分时电价政策及降低电网峰谷差提供技术支撑;④适用于学术研究、论文复现与实际项目仿真验证。; 阅读建议:建议读者结合文中涉及的概率建模、聚类分析与优化算法部分,动手运行并调试Matlab代码,深入理解场景生成与随机优化的实现流程,同时可扩展至更多元化的应用场景如V2G、储能协同调度等。
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