第十五周上机任务(杨辉三角)

本文介绍了一个使用C++编程语言实现杨辉三角的简单程序。该程序通过两层循环来填充二维数组,并通过第三层循环来展示杨辉三角形。文章提供了完整的源代码,便于读者理解和学习。
/* 
* 程序的版权和版本声明部分 
*Copyright (c)2012, 烟台大学计算机学院学生 
* All rightsreserved. 
* 文件名称: fun.cpp 
* 作 者:孙永
* 完成日期:2012 年 12月 7日 
* 版本号: v1.0 
* 对任务及求解方法的描述部分:杨辉三角 
* 输入描述:略 
* 问题描述:略 
* 程序输出:如下 
*/    
#include<iostream>
#include<iomanip>
using namespace std;
void setdata(int a[7][7]);
void outdata(int a[7][7]);
int main()
{
	cout<<"========杨辉三角========"<<endl;
	int a[7][7]={0};
	setdata(a);
	outdata(a);
	return 0;
}
void setdata(int a[7][7])
{
	int i,j;
	for(i=0;i<7;++i)
	{
		a[i][0]=1;
		a[i][i]=1;
	}
	for(i=2;i<7;++i)
	{
		for(j=1;j<=i;++j)
			a[i][j]=a[i-1][j-1]+a[i-1][j];
	}
	return;
}
void outdata(int a[7][7])
{
	int i,j;
	for(i=0;i<7;++i)
	{
		for(j=0;j<=i;++j)
		{
			cout<<setw(5)<<a[i][j];
		}
		cout<<endl;
	}
	return;
}
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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