C语言设计------第2章 算法---程序的灵魂

C语言实现阶乘与级数求和
本文通过两个实例介绍了使用C语言进行算法实现的方法:一是计算5的阶乘,二是求解交错级数1-1/2+1/3...-1/100的值。通过具体的代码示例,展示了循环结构和算术运算在解决数学问题中的应用。

例2.16 求5!

#include<stdio.h>
int main()
{
	int i,t;
	t=1;
	i=2;
	while(i<=5)
	{
		t=t*i;
		i=i+1;
	}
	printf("%d\n",t);
	return 0;
}

运行结果
在这里插入图片描述

例2.17 求多项式1-1/2+1/3-1/4+…+1/99-1/100的值

#include<stdio.h>
int main()
{
	int sign=1;
	double deno=2.0,sum=1.0,term;
	while(deno<=100)
	{
		sign=-sign;
		term=sign/deno;
		sum=sum+term;
		deno=deno+1;
	}
	printf("%f\n",sum);
	return 0;
}

运行结果
在这里插入图片描述

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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