C Primer Plus第六版第十章编程第2题和第7题合并

本文介绍了一种使用C语言进行数组和指针复制的方法,通过定义三个不同的复制函数,分别展示了如何使用数组名、单级指针和双级指针来实现数据的复制。此外,还通过一个主函数演示了这些复制函数的应用,并打印出了复制前后的数据,验证了复制操作的正确性。

#include<stdio.h>
#define SIZE 5
void copy_arr(double target[],double ar[],int n);
void copy_ptr(double *target,double *ar, int n);
void copy_ptrs(double *target,double *ar, double *ah);
int main(void)
{
double source[SIZE] = {1.1, 2.2, 3.3, 4.4, 5.5};
double target1[SIZE];
double target2[SIZE];
double target3[SIZE];
double targets[4][SIZE];
int i;
copy_arr(target1,source,SIZE);

copy_ptr(target2,source,SIZE);

copy_ptrs(target3,source,source+5);

for(i=0;i<5;i++)
{
    targets[0][i] = source[i];
    printf("targets[0][%d] = %.1lf\n",i,source[i]);
}

for(i=0;i<5;i++)
{
    
  targets[1][i] = target1[i];
  printf("targets[1][%d] = %.1lf\n",i,target1[i]);
}

for(i=0;i<5;i++)
{
    
    targets[2][i] = target2[i];
    printf("targets[2][%d] = %.1lf\n",i,target2[i]);
}

for(i=0;i<5;i++)
{
    
    targets[3][i] = target3[i];
    printf("targets[3][%d] = %.1lf\n",i,target3[i]);
}
return 0;

}

void copy_arr(double target[],double ar[],int n)
{

int i;
for(i=0;i<n;i++)
    target[i]=ar[i];
for(i=0;i<n;i++)
printf("target1[%d] = %.1lf\n",i,target[i]);

}

void copy_ptr(double *target,double *ar, int n)
{
int i;

for(i=0;i<n;i++)
{
    
    *(target+i)=*(ar+i);
    printf("target2[%d] = %.1lf\n",i,target[i]);
}

}

void copy_ptrs(double *target,double *ar,double *ah)
{
int i=0;
while(ar<ah)
{
*target = *ar;
printf(“target3[%d] = %.1lf\n”,i++,*target);
ar++;
target++;
}

}

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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