规律题

本文介绍了一种特定数列的循环输出方法,通过两种不同的编程思路实现了对于不同参数下数列的逆序输出。适用于需要对数列进行特殊格式化输出的应用场景。

刚给朋友写的一个规律题解答,提供的是两种思路,当然不是最优,呵呵,仅供娱乐参考:

题目大概这样的:

count是一个数 :比如是120
num是一个数:比如是3 或者4 之类的。总的来说 count总是num的倍数,然后就循环输出count。要求的顺寻就是
// 当num=1的时候 count输出为:0 1  2 3  4 5......  
// 当num=2的时候 count输出为:1 0  3 2  5 4......  
// 当num=3的时候 count输出为:2 1 0   5 4 3  8 7 6.........
// 当num=4的时候 count输出为: 3 2 1 0   7 6 5 4  11 10 9 8.........
一直到输出count结束为止。也就是先加上num 倒序循环到了num数量之后再加上nun倒序循环。

第一种思路:

count=16,
 num=1,  0,1,2,3, 4,5,6,7, 8,9,10,11, 12,13,14,15
 num=2,  1,0, 3,2, 5,4, 7,6, 9,8, 11,10, 13,12, 15,14
 num=4,3,2,1,0, 7,6,5,4, 11,10,9,8, 15,14,13,12
 num=8,  7,6,5,4,3,2,1, 15,14,13,12,11,10,9,8,7
 思路:
 1.先求出能被count整除的所有数
 2.如果是1的话原封打印
 3.求出有几对数: n = count/num; n对数组,每对数组num个单元
 在将每对数组反转。然后按照顺序打印出来就行了

第二种思路:

一个数范围是定了的
 比如count=16
 用一个数组存放0-15.
 同样是先找出能被16整除的所有数,1,2,4,8
 当等于1时原样打印。
 当num等于2的时候,就把这个数组看成是n=count/num=8份
 也就是说:
 第一份的起始位置到结束位置为:0-1
 第二份的起始位置到结束位置为:2-3
 第三份的起始位置到结束位置为:4-5
 第n份的起始位置为(n-1)*num,结束位置为:n*num-1.
 这样就可以反转遍历每份。

 

第一种代码的实现:

int count = 16;
		List<Integer> num_list = new ArrayList<Integer>();
		
		for (int i = 1; i < count; i++) {
			if(count%i==0){//整除的数
				num_list.add(i);//保存下来
			}
		}
		
		for (Integer num : num_list) {
			int n = count/num;
			Object[]total_array = new Object[n];//存放总的n对数组
			int temp_count = 0;//临时的count
			for (int i = 0; i < n; i++) {//n对数组
				int[]array = new int[num];
				for (int j = 0; j < num; j++) {//每对数组num个单元
					array[j]=temp_count;
					temp_count++;
				}
				total_array[i] = array;
			}
			
			//遍历所有的数组
			for (Object object : total_array) {
				int[]array = (int[]) object;
				for (int i = array.length-1; i>=0; i--) {
					System.out.print(array[i]+",");
				}	
			}
			
			System.out.println();
		}

 

第二种实现代码:

int count = 16;
		int[]array = new int[count];
		for (int i = 0; i < count; i++) {
			array[i] = i;//全部放进单元格里面
		}
		//同样也需要求出所有被count整除的数
		//考虑了你用js,所以不用java的集合类,用一般的数组
		int length = 0;
		for (int i = 1; i < count; i++) {
			if(count%i==0){//整除的数
				length++;
			}
		}
		System.out.println(length);
		
		//初始化并存储
		int[]num_array = new int[length];
		for (int i = 1,j=0; i < count; i++) {
			if(count%i==0){//整除的数
				num_array[j] = i;
				j++;
			}
		}
		
		//遍历num_array
		for (int i = 0; i < num_array.length; i++) {
			int num = num_array[i];
			int n=count/num;//份数
			for (int j = 1; j <= n; j++) {
				//将每份到其打印
				//第j份的起始位置为(j-1)*num,结束位置为:j*num-1.
				for (int x = j*num-1; x >=(j-1)*num; x--) {
					System.out.print(array[x]+",");
				}
				
			}
			System.out.println();//换行
			
		}

 

呵呵。

【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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