蛇形矩阵

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蛇形矩阵

通过控制i,和j,的变化来调整矩阵的输出
1 3 6 10 15
2 5 9 14
4 8 13
7 12
11
看规律

代码如下(示例):

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
int main(int argc, char *argv[]) 
{
	int a[100][100];
	int i = 0, j = 0, k, l, h = 1, n = 1;
	a[0][0] = 1;
	for (k = 0 ; k < 20 ; k ++)
	{
		i ++,h ++;      //给行赋值
		a[i][j] = h;
		for (l = 0 ; l < n ; l ++)
		{
			i --, j ++, h ++;  //给列赋值
			a[i][j] = h;   
		}
		j = 0; //从下往上走
		for (l = 0 ; l < n ; l ++)
		{
			i ++;      //上面退了多少i这里在加回来; 
		}
		n ++;//2到3走了一位4到6两位依次加一
	}
	for (k = 0 ; k < 20 ; k ++)
	{
		for (l = 0 ; l < 20 - k; l ++)
		{
			printf("%4d",a[k][l]);
		}
		printf("\n");
	}
	return 0;
}







【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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