无聊的时候写的——十进制乘二进制

本文提供了一个使用C语言进行字符串操作的示例程序,包括将字符串转换为整数、反转字符串并计算特定数值的和。通过对每个字符的ASCII值进行处理来实现这些功能。

代码贴上:

#include<stdio.h>


int cheng(char* i_1,char * i_2);
int char_int(char *s);
int to_char_length(char *s);
char * char_rahc(char *b,char *s);


int main(int arg,char ** args)
{
	printf("%d\n",cheng(args[1],args[2]));
	return 0;
}
int cheng(char* i_1,char * i_2)
{
	int num_1 = char_int(i_1);
	char num_2[50];
	char_rahc(num_2,i_2);
	int sum = 0;
	for(int i = 0;num_2[i] != 0;i++)
	{
		sum += (num_2[i] - 48)?(num_1 << i):0;
	}
	return sum;
}
int char_int(char *s)
{
	int sum = 0;
	for(int i = 0; s[i] != 0; i++)
	{
		sum *= 10;
		sum += s[i] - 48;
	}
	return sum;
}
char * char_rahc(char *b,char *s)
{
	int length =to_char_length(s);
	int length_2 = length / 2;
	for(int i = 0; i < length_2;i++)
	{
		b[i] = s[length-1-i];
		b[length-1-i] = s[i];
	}
	if(length % 2)b[length_2] = s[length_2];
	b[length] = 0;
	return b;
}
int to_char_length(char *s)
{
	int length;
	for(;s[length]!=0;length++);
	return length;
}

运行结果:
在这里插入图片描述
太简单,就不解释了。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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