C.6

.m

//1)写一个函数,实现给数组中的元素随机赋值。

void valArr(int a[],int count) {

    for (int i =0; i < count; i ++) {

        a[i] = arc4random() % 11 + 10;

    }

}

//2)写一个函数,实现给数组排序,升序序列。

void rankArr(int a[],int count) {

    for (int i =0; i < count - 1; i ++) {

        for (int j =0; j < count - 1 - i; j ++) {

            if (a[j] > a[j + 1]) {

                int temp = a[j];

                a[j] = a[j + 1];

                a[j + 1] = temp;

            }

        }

    }

}

//3)写一个函数,实现将数组元素输出。

void outArr(int a[],int count) {

    for (int i =0; i < count; i ++) {

        printf("%d ", a[i]);

    }

}

//求数组中的最大值

int maxArr(int a[],int count) {

    int max = 0;//存储数组中的最大值

    for (int i =0; i < count; i ++) {

        max = max > a[i] ? max : a[i];

    }

    return max;

}

//求数组中所有元素的和

int sumArr(int a[],int count) {

    int sum =0;//存储数组中所有元素的和

    for (int i =0; i < count; i ++) {

        sum += a[i];

    }

    return sum;

}

//2.自己实现strcpy函数。

void strcpy1(char a[],char b[]) {

    int i = 0;

    while ( b[i] != '\0') {

        a[i] = b[i];

        i ++;

    }

}

//2.自己实现strcpy以及strlen函数。

int strlen1(char a[]) {

    int i = 0;

    while (a[i] != '\0') {

        i ++;

    }

    return i;

}

//4.写一个函数,实现将tom is cat反向打印成 cat  is tom


void strtom(char cat[][10]) {

    char a[10] = {0};

    strcpy1(a, cat[0]);

    strcpy1(cat[0], cat[2]);

    strcpy1(cat[2], a);

}



【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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