C语言程序设计实例3

问题3_1

        函数 f u n fun fun 的功能是:统计形参 s s s 所指的字符串中数字字符出现的次数,并存放在形参 t t t 所指的变量中,最后在主函数中输出。
        例如,若形参 s s s 所指的字符串为 a b c d e f 234 a d d a d 15 a d 6 abcdef234addad15ad6 abcdef234addad15ad6,则函数返回值为 6 6 6

代码3_1

#include<stdio.h>

void fun(char* s, int* t){
	int i, n;
	n = 0;
	
	for(i=0; s[i]!=0; i++){
		if(s[i]>='0'&&s[i]<='9')
			n++;
	}
	*t = n;
}

void main(void){
	char s[80] = "abc123afg45hj6";
	int t;
	printf("\n The original string is:%s\n", s);
	fun(s, &t);
	printf("\n The result is: %d\n", t);
}

结果3_1

运行结果

问题3_2

        函数 f u n fun fun 的功能是:实现两个变量值的交换。

        例如,若形参 a a a 的原值为 0 0 0 b b b 的原值为 1 1 1,运行程序后, a a a 的值为 1 1 1 b b b 的值为 0 0 0

代码3_2

#include<stdio.h>
#include<conio.h>
#include<stdlib.h>

int fun(int* x, int y){
	int t;
	t = *x;
	*x = y;
	return(t);
}

void main(void){
	int a=0, b=1;
	system("CLS");          // 清屏作用,清空所有输出。 
	printf("%d %d\n", a, b);
	b = fun(&a, b);
	printf("%d %d\n", a, b);
}

结果3_2

运行结果

问题3_3

        函数 f u n fun fun 的功能是:求出 1 − 1000 1-1000 11000 能被 7 7 7 11 11 11 整除,但不能同时被 7 7 7 11 11 11 整除的所有整数,并将其放在 a a a 所指的数组中,通过 n n n 返回这些数的个数。

代码3_3

#include<stdio.h>
#include<conio.h>
#include<stdlib.h>

void fun(int* a, int* n){
	int i, j=0;
	for(i=1; i<=1000; i++){
		if((i%7==0 || i%11==0)&& i%77!=0) 
			a[j++] = i;
	}
	*n = j;
}

void main(void){
	int aa[1000], n, k;
	system("CLS");          // 清屏作用,清空所有输出。 
	fun(aa, &n);
	for(k=0; k<n; k++){
		if((k+1)%10==0){
			printf("%5d", aa[k]);
			printf("\n");
		}
		else
			printf("%5d", aa[k]);
	}
}

结果3_3

运行结果

【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)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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