面试100题:12.不使用乘法等关键字求和

本文介绍了一种特殊的编程挑战:在不使用常见的控制结构如if、for等的情况下计算1到n的和。提供了三种解决方案:通过类的构造函数、模板元编程和递归方法实现。

转载并参考July的博客http://topic.youkuaiyun.com/u/20101126/10/b4f12a00-6280-492f-b785-cb6835a63dc9.html,万分感谢!

题目

求1+2+…+n,要求不能使用乘除法、for、while、if、else、switch、case等关键字以及条件判断语句(A?B:C)。

分析

解一:利用类的构造函数进行加法运算,创建一个数组,长度为n

/*Title:    12.不使用乘法等关键字求和: 解一
Author:     gocode
Date:       2012-10-15*/
 
#include <iostream>
using namespace std;
 
class SumN
{
public:
    SumN()
    {
        n++;
        sum+=n;
 
    }
    void sumResult();
 
private:
    static int sum;
    static int n;
 
 
};
int SumN::sum=0;
int SumN::n=0;
void SumN::sumResult()
{
    cout<<sum<<endl;
 
}
int main()
{
    SumN *pSum=new SumN[100];
    pSum->sumResult();
    delete pSum;
    system("pause");
    return 0;
}

解二:利用模板元编程

/*Title:    12.不使用乘法等关键字求和: 解二
Author:     gocode
Date:       2012-10-15*/
 
#include <iostream>
using namespace std;
 
template <unsigned N>
class C_Num
{
public:
    enum { m_Value = N + C_Num<N - 1>::m_Value};
};
 
template< >
class C_Num<1>
{
public:
    enum { m_Value = 1};
};
 
int main()
{
    cout << C_Num<100>::m_Value << endl;
    return 0;
}

解三:利用递归

/*Title:    12.不使用乘法等关键字求和: 解三
Author:     gocode
Date:       2012-10-15*/
 
#include <iostream>;
using namespace std;
 
typedef int (*PF_Fun) (int nValue);
PF_Fun paFun[2];
int GetSum1(int nValue)
{
    return 0;
}
 
int GetSum2(int nValue)
{
    return (*paFun[!!nValue])(nValue - 1) + nValue;
}
 
int GetValue2(int nValue)
{
    paFun[0] = GetSum1;
    paFun[1] = GetSum2;
 
    int nSum = GetSum2(nValue);
    return nSum;
}
 
int main()
{
    cout << GetValue2(100) << endl;
    system("pause");
    return 0;
}



基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解与实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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