Project Euler 4

本文解决了一个编程问题,即找到由两个三位数组成的最大回文数乘积。通过从大到小遍历三位数,使用回文数检测函数,并检查每个数是否能被分解为两个三位数的乘积。

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A palindromic number reads the same both ways. The largest palindrome made from the product of two 2-digit numbers is 9009 = 91 99.
Find the largest palindrome made from the product of two 3-digit numbers.

今天做了PE的第四道题,遇到了一些麻烦,不过比第三题要好些。

基于第三题的惨痛经历,拿着这道题,总觉得会有一些很tricky的方法,结果想了半天没有进展。结果看了看别人的解法,原来还是遍历……

1.找出回文数,因为题上要求是最大的三位数乘积回文数,所以就从大往小遍历,三位数最大乘积998001,所以就从998001到100000.
判断一个数是否是回文数的程序:

  int Palindromic(int n)
  {
    int palindromic = 0;
    int first,second,third,fourth,fifth,sixth;
    first = n/100000;
    second = n%100000/10000;
    third = n%10000/1000;
    fourth = n%1000/100;
    fifth = n%100/10;
    sixth = n%10;
    if(first == sixth)
        if(second == fifth)
            if(third == fourth)palindromic = 1;
    return(palindromic);
  }

2.判断这个回文数能否分为两个三位数之积。让i从100到999,若能除尽且商也在100到999之间则输出此时的回文数并终止程序。

  for(n = 998001; n >= 100000; n--)
    {
        if(Palindromic(n))
            {
                for(i = 100; i < = 999; i++)                     
                    {                         
                        if(n%i == 0)                         
                            {                             
                                if((n/i >= 100)&&(n/i < = 999))
                            {
                                printf("the number is %d\n", n);
                                printf("%d\n",i);
                                exit(0);
                            }
                        }
                    }
            }
    }



基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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