用Java练习打印三角形和菱形 部分

本文介绍了一个简单的Java程序,该程序能够打印出指定行数的等腰三角形和菱形图案。通过使用嵌套循环,程序能够根据行数的变化来调整空格和星号的数量,从而实现图案的正确输出。

package com.pei;

public class PrintTriangle {

    private static final int n = 7;                      //图形总行数
    private static final int tmpUp = n / 2 + 1;  //打印菱形中的上行的三角形行数
    private static final int tmpDn = n / 2;        //下行倒三角行数

    public static void main(String[] args) {
        prin();

        prinUp();
        prinDn();

    }

    private static void prin() {
        // TODO print
        for (int i = 0; i < n; i++) {
            for (int j = n - i - 1; j > 0; j--) {
                System.out.print(" ");
            }
            for (int k = 0; k < 2 * i + 1; k++) {
                System.out.print("*");
            }
            System.out.println("");
        }
    }


    //打印菱形中的上行的三角形
    private static void prinUp() {
        for (int i = 0; i < tmpUp; i++) {
            for (int j = tmpUp - i - 1; j > 0; j--) {
                System.out.print(" ");
            }
            for (int k = 0; k < 2 * i + 1; k++) {
                System.out.print("*");
            }
            System.out.println("");
        }
    }

 

    //打印菱形中的下行的三角形
    private static void prinDn() {
        for (int i = tmpDn; i > 0; i--) {
            for (int j = 0; j < tmpUp - i; j++) {
                System.out.print(" ");
            }
            for (int k = 2 * i - 1; k > 0; k--) {
                System.out.print("*");
            }
            System.out.println("");
        }
    }

}

 

 

效果:

          *
        ***
       *****
     *******
    *********
  ***********
*************
      *
    ***
  *****
*******
  *****
    ***
      *

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[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在收敛速度全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础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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