424 - Integer Inquiry

简单的大整数相加,主要需要考虑的事项:
①前置零的清除,但必须保留一位
②sum要逆序输出


#include <stdio.h> #include <string.h> #define M 110 int main() { int sum[M]; char add[M]; memset(sum,0,sizeof(sum)); while(scanf("%s",add)==1 && strcmp(add,"0")!=0) { int i,j,alen; alen=strlen(add); int p,q; q=0; for(i=alen-1,j=0;i>=0;i--,j++) { p=add[i]-'0'+sum[j]+q; sum[j]=p%10; q=p/10; } while(q!=0) { //sum[j]=q; p=sum[j]+q;//###,边界处理出错! sum[j]=p%10; q=p/10; j++; } } int k=M-1; while(k>0 &&!sum[k]) k--;//###,一直未通过,k>0必须要加的条件,确保单个0的输出 while(k>=0) printf("%d",sum[k--]); printf("\n"); return 0; }



【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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