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++;
}

}

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问决定。 举一个平方的例子。 简单的平方 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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