C语言实现贪吃蛇demo4显示贪吃蛇身子的一个节点..c

/*
贪吃蛇身子节点
1.行坐标
2.列坐标
3.下一个节点的位置(地址/指针)

贪吃蛇身子显示
如何显示蛇身子的一个节点:
设该节点:行坐标2,列坐标为2
if(hang==x.hang && lie==x.lie)
{
	printw("[]");
}

*/

#include <curses.h>

struct Snake//定义一个结构体作为贪吃蛇身子的节点
{
    int hang;
    int lie;
    struct Snake *next;	
	
};
struct Snake node1 = {2,2,NULL};

void initNcurse() 
{
	initscr(); 
	keypad(stdscr,1);
	
}

void gamePic()
{
	int hang;
	int lei;
	for(hang=0;hang<20;hang++){
		if(hang==0){//打印0行0列至0行19列为"--"
			for(lei=0;lei<20;lei++){
				printw("--");
			}
			printw("\n");//打印完换行
		}
		if(hang>=0 && hang<19){//打印0行-18行的0列和20列为"|"
			for(lei=0;lei<=20;lei++){
				if(lei==0 || lei==20){
					printw("|");
				}else if(node1.hang==hang && node1.lei==lei){
					printw("[]");
				}
				else{
					printw("  ");
				}
			}
			printw("\n");
			
		}
		if(hang==19){//打印19行0列至0行19列为"--"
			for(lei=0;lei<20;lei++){
				printw("--");
			}
			printw("\n");
			printw("Bylonghaiyang");
		}
		
	}
	
}

int main()
{
	initNcurse();
	gamePic();
	
	getch();
	endwin();
	
	
	return 0;
}
内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实现对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实现故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表现出优越性能。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖人工经验选取的问题,实现参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值