第十一周上机任务(判断回文数)

此博客提供了一个简单的C++程序,用于判断输入的正数是否为回文数。
/* 
* Copyright (c) 2012, 烟台大学计算机学院  
* All rights reserved.  
* 作    者:孙永 
* 完成日期:2012 年  11月20日  
* 版 本 号:v1.0  
* 输入描述:  
* 问题描述: 
* 程序输出:判断回文数 
* 问题分析: 
*算法设计: 
*/  


#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
	int num, k, n;
	cout<<"请输入一个正数:";
	cin>>num;
	k=num;
	n=0;
	while(k>0)
	{
		n=n*10+k%10;
		k=k/10;
		
		
		
	}
	
	if(num==n)
		cout<<num<<"是回文数"<<endl;
	else
		cout<<num<<"不是回文数"<<endl;
	return 0;
	
	
	
}


运行结果:

【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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