【得分排行】

/*
得分排行 
*/
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>

#define MAX 100
#define MIN 0 

int main(void)
{
    int score[MAX + 1] = {0};
    int juni[MAX + 2] = {0};
    int count = 0, i;
    
    printf("输入分数, -1 结束:");
    do
    {
        scanf("%d", &score[count++]);
    }while(score[count - 1] != -1);
    count--;
    
    for(i =  0; i < count; i++)
    {
        juni[score[i]]++;
    }
    juni[MAX + 1] = 1;
    
    for(i = MAX; i >= MIN; i--)
    {
        juni[i] = juni[i] + juni[i + 1];
    }
    printf("得分\t排行\n");
    
    for(i = 0; i < count; i++)
    {
        printf("%d\t%d\n", score[i], juni[score[i] + 1]);
    }
    return 0;
} 

 

运行结果:

 

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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