C语言--简述

hello world!

#include <stdio.h>

main()
{
  printf("hello world!\n");
}

C文件名 编译 运行

  1. C文件名

    • C文件以 .c 后缀结尾
    • 编译后生成带 .out 后缀的可执行文件
  2. 编译

    cc filename.c
  3. 运行

    ./a.out

基本数据类型

int
float
char
short
long
double

声明(declaration)

变量声明

  1. 基本格式 数据类型 变量

    char student_name;
    int student_num, teacher_num;
  2. 声明并赋值

    int student_num = 30;
  3. 函数声明

    int add(int a, int b);
    int add(int, int);

符号常量

  1. 基本格式 #define 常量名 常量值

    
    #define STUDENTNUM 3000
    
  2. 常量名通常用大写字母拼写

注释

/* 注释 注释 注释 注释 注释 *

分号

  1. 语句通常以 ; 结束
  2. 常量定义的 #define 指令后没有 ;

简述变量与指针

比如, “维多利亚“是一个变量名, 维多利亚位于北纬38度东经100度, “北纬38度东经100度“是“维多利亚“这个变量指针的值, 维多利亚可能是一个饭店,可能是一个酒吧, “饭店“和“酒吧“是“维多利亚“的变量值。
再比如, 变量是内存中某个位置的相对值,而指针指示着这个位置的绝对值,绝对值没有办法更改,但是相对值可以更改。

基于粒子群优化算法的p-Hub选址优化(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于粒子群优化算法(PSO)的p-Hub选址优化问题的研究与实现,重点利用Matlab进行算法编程和仿真。p-Hub选址是物流与交通网络中的关键问题,旨在通过确定最优的枢纽节点位置和非枢纽节点的分配方式,最小化网络总成本。文章详细阐述了粒子群算法的基本原理及其在解决组合优化问题中的适应性改进,结合p-Hub中转网络的特点构建数学模型,并通过Matlab代码实现算法流程,包括初始化、适应度计算、粒子更新与收敛判断等环节。同时可能涉及对算法参数设置、收敛性能及不同规模案例的仿真结果分析,以验证方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法理论知识的高校研究生、科研人员及从事物流网络规划、交通系统设计等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决物流、航空、通信等网络中的枢纽选址与路径优化问题;②学习并掌握粒子群算法在复杂组合优化问题中的建模与实现方法;③为相关科研项目或实际工程应用提供算法支持与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现逻辑,重点关注目标函数建模、粒子编码方式及约束处理策略,并尝试调整参数或拓展模型以加深对算法性能的理解。
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