第三周作业

本文介绍了一种使用C++实现的冒泡排序方法,该方法从文件中读取整数并进行排序,最终将排序后的结果写入另一文件。此外还提及了归并排序,但未给出具体实现。
第三周作业——冒泡排序和归并排序



#include <stdio.h>
#include <fstream>
#include <iostream>
using namespace std;
冒泡
//Bubble sort
void bubbleSort()        
{
int Text[10000000];
int j;
int k;
int Transit;
int i = 0;


ifstream fileInput;
fstream fileOutput;
fileInput.open("E:\\largeW1.txt");


while(!fileInput.eof())
{   
fileInput>>Text[i];
i++;
}
for (j = 0;j <= i - 1; j++)
{
for (k = 0; k < i - j; k++)
{
if (Text[k] > Text[k +1])
{
Transit = Text[k];
Text[k] = Text[k + 1];
Text[k + 1] = Transit;
}
}
}
fileOutput.open("E:\\largeW2.txt", ios_base::out);
fileOutput<<Text[i];
fileOutput.close();
}
void main()
{
bubbleSort();
}

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
内容概要:本文研究了基于物理信息神经网络(PINN)求解二阶常微分方程(ODE)边值问题的方法,并提供了完整的Matlab代码实现。文章通过将微分方程的物理规律嵌入神经网络损失函数中,利用神经网络的逼近能力求解边值问题,避免传统数值方法在网格划分和迭代收敛方面的局限性。文中详细介绍了PINN的基本原理、网络结构设计、损失函数构建及训练流程,并以典型二阶ODE边值问题为例进行仿真验证,展示了该方法的有效性和精度。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab案例资源链接,涵盖状态估计、优PINN物理信息神经网络用于求解二阶常微分方程(ODE)的边值问题研究(Matlab代码实现)化调度、机器学习、信号处理等多个领域,突出其在科学研究中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定数学基础和Matlab编程能力的理工科研究生、科研人员及从事科学计算、工程仿真等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①用于求解传统数值方法难以处理的复杂或高维微分方程问题;②为科研工作者提供PINN方法的入门实践路径,推动其在物理建模、工程仿真等领域中的创新应用;③结合所提供的丰富资源拓展至电力系统、故障诊断、优化调度等交叉学科研究。; 阅读建议:建议读者结合文中的Matlab代码逐行理解PINN实现机制,动手复现并尝试修改方程形式与边界条件以加深理解,同时可参考附带资源扩展应用场景,提升科研效率与创新能力。
<think>好的,我现在要解决用户的问题,寻找翁恺C语言课程第三周作业的相关内容或答案。首先,我需要理清用户的具体需求。用户提到已经看到了第二周作业的引用内容,现在需要第三周作业题目和解答。但用户提供的引用内容里,引用的三个来源都是关于第二周作业、时间格式以及输入输出的例子,没有直接涉及第三周的内容。不过,可能需要根据已有的信息和一般C语言课程的安排来推断第三周可能的内容。 首先,回顾用户提供的引用内容: - 引用[1]是一个C语言程序,判断三个输入中的不同情况,可能涉及条件语句的使用。 - 引用[2]是第二周作业的代码,处理整数反转的问题,例如输入123,输出321,这涉及取余和整除操作。 - 引用[3]是关于时间格式的输出,要求两位数的小时、分钟、秒,可能需要格式化输出,如printf中使用%02d。 根据一般C语言课程的进度,第二周可能学习基本输入输出、变量、算术运算,第三周可能涉及更复杂的条件判断、循环结构,或者更深入的练习题目。例如,第三周作业可能包括判断语句、循环结构,或者更复杂的数值处理问题。 接下来,我需要查找翁恺C语言课程第三周作业的题目。但用户提供的引用中没有直接相关的信息。可能需要通过常见的题目类型来推测。例如,第三周作业可能涉及: 1. 时间转换:将秒转换为小时、分钟、秒,并格式化输出,类似于引用[3]中的内容,但需要更详细的处理。 2. 成绩分级:根据输入的分数输出等级,如A、B、C等,使用条件判断。 3. 计算分段函数:例如,根据不同的输入范围计算不同的函数值。 4. 循环练习:如求数列的和、阶乘,或者判断素数等,但第三周可能还未涉及循环,可能更偏向条件语句。 另外,根据引用[2]中的例子,第二周涉及整数处理,第三周可能继续类似的题目,但增加复杂度。例如,判断一个数是否为水仙花数,或者进行四则运算的计算器程序。 考虑到用户可能无法访问外部资源,我需要基于常见的C语言第三周作业题目来构造答案,并确保符合引用中的格式要求,比如正确的LaTeX数学公式和代码块。 现在,我需要组织这些可能的题目,并提供相应的解答示例,同时注意引用格式。例如,如果题目是关于时间转换,可以引用引用[3]中的格式要求。如果涉及条件判断,可以参考引用[1]中的代码结构。 需要注意的是,用户要求生成相关问题,所以可能需要根据推测的题目内容提出相关问题,例如优化方法、应用场景等。 总结步骤: 1. 推测翁恺C语言第三周可能的作业题目。 2. 为每个题目提供解答示例,符合C语言语法。 3. 确保代码格式正确,使用代码块。 4. 生成相关问题,帮助用户进一步理解。 5. 在回答中适当引用已有的引用内容,如时间格式化引用[3]。 可能的题目一:时间转换 题目要求输入总秒数,转换为hh:mm:ss格式,不足两位补零。例如输入3661,输出01:01:01。这可以引用[3]中的格式要求。 可能的题目二:成绩转换 输入一个百分制成绩,输出等级制,如90以上为A,80-89为B等,使用条件判断语句。 可能的题目三:四位数逆序 类似第二周的反转数字,但可能扩展到四位数,如输入1234,输出4321,处理方式类似引用[2],但需要调整位数。 可能的题目四:计算分段函数 例如,计算以下分段函数的值: 当x >= 0时,f(x) = x^0.5; 当x < 0时,f(x) = (x+1)^2 + 2x + 1/x; 需要注意输入x的处理和条件判断。 针对这些推测的题目,我需要编写解答代码,并确保正确性。例如: 题目一解答: ```c #include <stdio.h> int main() { int total; scanf("%d", &total); int hh = total / 3600; int mm = (total % 3600) / 60; int ss = total % 60; printf("%02d:%02d:%02d", hh, mm, ss); return 0; } ``` 这里引用了引用[3]中的格式要求,使用%02d来补零。 题目二解答: ```c #include <stdio.h> int main() { int score; scanf("%d", &score); if (score >= 90) { printf("A"); } else if (score >= 80) { p
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