1月2日 操作系统 周二

操作系统
1月2日     周二
问题:
栈的应用:字符串逆转 素数  斐波那契数列
新知识:/* Note:Your choice is C IDE */
#include "stdio.h"
//素数
SuShu();


void main()
{
    SuShu();
}
SuShu()
{
int num,i;
int flag=0;

printf("请输入一个数:");
scanf("%d",&num);
for(i=2;i<num-1;i++)
{
if(num%i==0)
{
flag++;
}
}
if(flag==0)
{
printf("%d是素数\n",num);
}
else
{
printf("%d不是素数\n",num);
}
}


/* Note:Your choice is C IDE */
#include "stdio.h"
//输出1-100所有素数
SuShu();


void main()
{
    SuShu();
}
SuShu()
{
int num,i;
int flag=0;

printf("请输入一个数:");
//scanf("%d",&num);
for(num=1;num<=100;num++)
{
flag=0;
for(i=2;i<num-1;i++)
{
if(num%i==0)
{
flag++;
}
}
if(flag==0)
{
printf("%d是素数\n",num);
}
else
{
//printf("%d不是素数\n",num);
}
}
}
/* Note:Your choice is C IDE */
#include "stdio.h"
//斐波那契数列(递推)
Progression();
void main()
{
    Progression();
}
Progression()
{
int a[20]={1,1};
int i;

for(i=1;i<20;i++)
{
a[i+1]=a[i]+a[i-1];
}
for(i=0;i<20;i++)
{
printf("  %d",a[i]);
}
}
/* Note:Your choice is C IDE */
#include "stdio.h"
//求最值
fun()
{
float a[10]={2,5,1,7,3,0,9,4,6,8};
int i,min;//,max,temp;

min=0;
//max=9;
for(i=1;i<10;i++)
{
if(a[min]<a[i])
{
min=i;
}
}
printf("%d",min);
printf("最大%.lf",a[min]);

}
void main()
{
    fun();
}


//错误素数
int s,j;//定义变量

printf("输入一个要判断的数:");//输出
scanf("%d",&s);//输入
for(j=2;j<s;j++)//循环
{
if(s%j!=0)//判断
{
printf("%d是素数\n",s);//输出
break;
}
else//判断
{
printf("%d不是素数\n",s);//输出
break;
}
}
当输入9的时候显示  9是素数

感悟: 今天基本上是从早学到晚了,感觉没有浪费时间,以后早上要听一些BBC

多练、多问、自己动手,调试错误、定时复习和总结    以后要准备笔记本或在电脑上记笔记总结 


有些事,远观就好了,真去打扰别人就会失去那份美好,所以,挥一挥衣袖,不带走一片云彩。

吃得苦中苦,方为人上人


【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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