《算法笔记》codeup_100000575_I

本文介绍了一个C语言程序,用于统计石头剪刀布游戏中两人的胜负和平局次数,并找出各自获胜次数最多的手势。程序通过读取比赛轮数和每轮双方的选择,计算并输出结果。

解答:

#include <cstdio>

int main() {
	int count;
	char a, b;
	int reuslt_a[3] = {0,0,0}, reuslt_b[3] = {0,0,0};   //胜、平、负 
	int a_B = 0, a_J = 0, a_C = 0;      //包胜次数、剪胜次数、锤胜次数 
	int b_B = 0, b_J = 0, b_C = 0; 
	scanf("%d", &count);
	getchar();               //吸收空格
	
	//计算两人各自的胜负情况 
	for(int i=1; i<=count; i++){
		a = getchar();
		getchar();           //吸收空格 
		b = getchar();
		getchar();           //吸收空格
		if(a=='B' && b=='B') {       //包包 
			reuslt_a[1]++;
			reuslt_b[1]++;
		}
		else if(a=='J' && b=='J') {  //剪剪 
			reuslt_a[1]++;
			reuslt_b[1]++;
		}
		else if(a=='C' && b=='C') {  //锤锤 
			reuslt_a[1]++;
			reuslt_b[1]++;
		}
		else if(a=='C' && b=='J') {  //锤剪 
			reuslt_a[0]++;
			reuslt_b[2]++;
			a_C++;
		}
		else if(a=='J' && b=='B') {  //剪包 
			reuslt_a[0]++;
			reuslt_b[2]++;
			a_J++;
		}
		else if(a=='B' && b=='C') {  //包锤 
			reuslt_a[0]++;
			reuslt_b[2]++;
			a_B++;
		}
		else if(a=='J' && b=='C') {  //剪锤 
			reuslt_a[2]++;
			reuslt_b[0]++;
			b_C++;
		}
		else if(a=='B' && b=='J') {  //包剪 
			reuslt_a[2]++;
			reuslt_b[0]++;
			b_J++;
		}
		else if(a=='C' && b=='B') {  //锤包 
			reuslt_a[2]++;
			reuslt_b[0]++;
			b_B++;
		}
	}
	
	//获取获胜次数最多的手势 
	char effective_a = 'B', effective_b = 'B';
	if(a_C > a_B) {
		effective_a = 'C';
		if(a_J > a_C) 
			effective_a = 'J';
	}
	else if(a_J > a_B)
		effective_a = 'J';
		
	if(b_C > b_B) {
		effective_b = 'C';
		if(b_J > b_C) 
			effective_b = 'J';
	}
	else if(b_J > b_B)
		effective_b = 'J';
	
	//打印结果 
	printf("%d %d %d\n", reuslt_a[0], reuslt_a[1], reuslt_a[2]);
	printf("%d %d %d\n", reuslt_b[0], reuslt_b[1], reuslt_b[2]);
	printf("%c %c\n", effective_a, effective_b);
	return 0;
} 

笔记:

  1. scanf("%c")会识别空格

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
在大数据技术快速发展的背景下,网络爬虫已成为信息收集与数据分析的关键工具。Python凭借其语法简洁和功能丰富的优势,被广泛用于开发各类数据采集程序。本项研究“基于Python的企查查企业信息全面采集系统”即在此趋势下设计,旨在通过编写自动化脚本,实现对企查查平台所公示的企业信用数据的系统化抓取。 该系统的核心任务是构建一个高效、可靠且易于扩展的网络爬虫,能够模拟用户登录企查查网站,并依据预设规则定向获取企业信息。为实现此目标,需重点解决以下技术环节:首先,必须深入解析目标网站的数据组织与呈现方式,包括其URL生成规则、页面HTML架构以及可能采用的JavaScript动态渲染技术。准确掌握这些结构特征是制定有效采集策略、保障数据完整与准确的前提。 其次,针对网站可能设置的反爬虫机制,需部署相应的应对方案。例如,通过配置模拟真实浏览器的请求头部信息、采用多代理IP轮换策略、合理设置访问时间间隔等方式降低被拦截风险。同时,可能需要借助动态解析技术处理由JavaScript加载的数据内容。 在程序开发层面,将充分利用Python生态中的多种工具库:如使用requests库发送网络请求,借助BeautifulSoup或lxml解析网页文档,通过selenium模拟浏览器交互行为,并可基于Scrapy框架构建更复杂的爬虫系统。此外,json库用于处理JSON格式数据,pandas库则协助后续的数据整理与分析工作。 考虑到采集的数据规模可能较大,需设计合适的数据存储方案,例如选用MySQL或MongoDB等数据库进行持久化保存。同时,必须对数据进行清洗、去重与结构化处理,以确保其质量满足后续应用需求。 本系统还需包含运行监控与维护机制。爬虫执行过程中可能遭遇网站结构变更、数据格式调整等意外情况,需建立及时检测与自适应调整的能力。通过定期分析运行日志,评估程序的效率与稳定性,并持续优化其性能表现。 综上所述,本项目不仅涉及核心爬虫代码的编写,还需在反爬应对、数据存储及系统维护等方面进行周密设计。通过完整采集企查查的企业数据,该系统可为市场调研、信用评价等应用领域提供大量高价值的信息支持。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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