杨辉三角

本文介绍了一个简单的C语言程序,该程序用于生成杨辉三角,并通过双重循环实现了杨辉三角的初始化与显示。杨辉三角是一种典型的数学结构,在组合数学中有广泛应用。
 
  1. #define    N    11
  2. void InitTriangle(int arrTriangle[][N])
  3. {
  4.     int i = 0, j = 0;
  5.     for (i=0; i<N; i++)
  6.     {
  7.         arrTriangle[i][0] = 1;
  8.         arrTriangle[i][i] = 1;
  9.     }
  10.     for (i=2; i<N; i++)
  11.     {
  12.         for (j=1; j<i; j++)
  13.         {
  14.             arrTriangle[i][j] = arrTriangle[i-1][j-1] + arrTriangle[i-1][j];
  15.         }
  16.     }
  17. }
  18. void ShowTriangle(int arrTriangle[][N])
  19. {
  20.     int i, j;
  21.     for (i=0; i<N; i++)
  22.     {
  23.         for (j=0; j<2*(N - 1 - i); j++)
  24.         {
  25.             printf(" ");
  26.         }
  27.         for (j=0; j<=i; j++)
  28.         {
  29.             printf("%3d ", arrTriangle[i][j]);
  30.         }
  31.         printf("/n");
  32.     }
  33. }
  34. int main()
  35. {
  36.     int arrTriangle[N][N] = {0};
  37.     InitTriangle(arrTriangle);
  38.     ShowTriangle(arrTriangle);
  39. }
源码地址: 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, ...
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