黑马程序员-C语言算法练习

本文详细介绍了如何通过编程解决两个复杂问题:一是计算一系列递增重复数字之和;二是实现淘汰游戏逻辑,找出最终获胜者。通过使用C语言,文章提供了清晰的代码示例和解释,帮助读者理解并掌握解决问题的关键步骤。

1、

求:a+aa+aaa+aaaa+......

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
/*
求:a+aa+aaa+aaaa+......
*/
int main()
{   int sn=0,tn=0,a=0,n=0;
    int i;
    printf("请输入参数:");
    scanf("%d%d",&a,&n);
    printf("输入参数:a=%d,n=%d\n",a,n);
    for( i=1;i<=n;i++)
    {
        tn+=a;
        sn+=tn;
        tn*=10;
    }
    printf("a+aa+aaa+....=%d",sn);
    return 0;
}

 2 一共sumNum个人围成一个圈,从第fromNum个人中顺序查数,查到outNum出局,求最后胜利的人?

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
/*
 一共sumNum个人围成一个圈,从第fromNum个人中顺序查数,查到outNum出局,求最后胜利的人?,
*/

typedef struct
{
    int data;
    struct Lnode_t *next;//结构体指针指向下一个
}Lnode_t;

void FindDest(int sumNum,int fromNum,int outNum)
{
    int i;
    int allNum=sumNum;//记录人的总数
     Lnode_t *p,*prev,*freeTemp;//当前指针,查找前驱,释放空间

   Lnode_t *head=(Lnode_t*)malloc(sizeof(Lnode_t));//创建头结点
    head->data=0;
    head->next=head;//先头咬着头

    p=head;
    p->data=1;
    p->next=p;
    //初始化链表
    for(i=2;i<=sumNum;i++)
    {
        Lnode_t *temp=(Lnode_t*)malloc(sizeof(Lnode_t));//临时结点

        //后继结点指向前驱结点的小指针
        temp->data=i;
        temp->next=p->next;

        p->next=temp;//使前驱结点指向后继结点

        p=temp;//移动当前指针

    }
    //找到第fromNum个人
    p=head;
    for(i=1;i<fromNum;i++)
    {
        p=p->next;

    }
    prev=head;//用于查找出局人的
    while(allNum!=1)
    {
        for(i=1;i<outNum;i++)//查数出局
        {
            p=p->next;
        }

        while(prev->next !=p)
        {
            prev=prev->next;
        }

        prev->next=p->next;//出局人的后继指针移交个前驱

        freeTemp=p;
        p=p->next;//让当前指针指向下一个结点

        printf("出局人:%2d\n",freeTemp->data);
        free(freeTemp);
        allNum--;
    }
     printf("胜利人:%2d\n",p->data);

}
int main()
{
    printf("Hello world!\n");
    FindDest(23 ,3,4);
    return 0;
}

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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