敲代码 之 C 数据类型

在C语言中,数据类型可分为:基本数据类型,构造数据类型,指针类型,空类型四大类。

1.基本类型 分为short ,int , long ,float ,double,char。

2.构造数据类型 分为 数据,结构体,共同体,枚举类型。

3.指针类型。

4.空类型。


先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
在现有引用中未提及手动将m代码转换为c代码的方法,但可探寻一些通用思路。 ### 了解m代码和C代码的差异 m代码一般是MATLAB代码,MATLAB是一种高级的数值计算和编程环境,具有丰富的内置函数和矩阵运算能力。而C代码是一种通用的、过程式的编程语言,更注重底层的操作和控制。 ### 数据类型转换 MATLAB有自己的数据类型,如双精度浮点型、单精度浮点型、整型等。在C中,需要根据具体情况选择合适的数据类型。例如,MATLAB中的双精度浮点型可以对应C中的`double`类型,单精度浮点型对应`float`类型。 ### 语法转换 - **变量声明**:MATLAB是动态类型语言,变量在使用前不需要声明类型。而C是静态类型语言,变量在使用前必须声明类型。 ```matlab % MATLAB代码 a = 10; b = 20; ``` ```c // C代码 int a = 10; int b = 20; ``` - **循环结构**:MATLAB和C的循环结构语法有所不同。MATLAB使用`for`和`while`循环,C也有类似的循环结构,但语法略有差异。 ```matlab % MATLAB代码 for i = 1:10 disp(i); end ``` ```c // C代码 #include <stdio.h> int main() { int i; for (i = 1; i <= 10; i++) { printf("%d\n", i); } return 0; } ``` - **函数调用**:MATLAB和C的函数调用方式也不同。MATLAB的函数调用可以使用函数名和参数列表,C的函数调用需要在调用前声明或定义函数。 ### 内存管理 MATLAB会自动管理内存,而C需要手动管理内存。在将MATLAB代码转换为C代码时,需要注意内存的分配和释放。 ### 调试和测试 转换完成后,需要对C代码进行调试和测试,确保其功能和性能与原MATLAB代码一致。 虽然没有直接从引用中获取手动转换方法,但可以参考MATLABCoder的操作流程。打开MATLABCoder,可从菜单栏中打开,也可在命令窗口中输入`coder`;选择要转换的函数;指定输入数据类型有根据函数使用实例自动确定和手动确定两种方式,建议使用前者;检测测试脚本是否可行;最后选择C语言生成代码 [^3]。
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