十六周上机任务(小心地放开玩字符串2)

玩转字符串与字符计数
本文介绍了一个简单的C++程序,用于统计输入字符串中大写字母和小写字母的数量。程序通过循环遍历字符串,利用条件判断字符类型并进行计数。
/* 
* 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 13日 
* 版本号: v1.0 
* 对任务及求解方法的描述部分:玩转字符串1 
* 输入描述:略 
* 问题描述:略 
* 程序输出:如下 
*/  

#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
	char str[50];
	int i=0,n=0,m=0;
	cout<<"输入字符串:";
	gets(str);
	while(str[i]!='\0')
	{
		if(str[i]>='A'&&str[i]<='Z')++n;
		if(str[i]>='a'&&str[i]<='z')++m;
		i++;
	}
	cout<<"其中大写字母的个数是:"<<n<<endl;
	cout<<"其中小写字母的个数是:"<<m<<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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