c语言-指针练习题


前言

为了巩固c语言中关于指针知识点的掌握,本篇文章记录关于指针的练习题。


一、题目一

  1. 有n个整数,使前面各数顺序往后移动m个位置,最后m个数变成最前面的m个数
    写一函数实现以上功能,在主函数输入n个数和输出调整后的n个数

交换的示意图如下:
在这里插入图片描述

具体思路如下:
假设有n个数
步骤一:将第n个数保存到临时变量tmp中;
步骤二:前n-1个数然后移动;
步骤三:将第n个数放在第一个位置;
步骤四:重复上面三个步骤m次,完成移动。
具体移动过程如下:
在这里插入图片描述
代码实现如下:

//参数说明
//int* pnumber 执行数组的指针
//int n 整数的个数
//int m 要移动的个数 
void move_m(int* pnumber, int n, int m)
{
	int* p = NULL;
	int number_end = *(pnumber+n-1);
	for (p = (pnumber + n - 1); p > pnumber; p--)
		*p = *(p - 1);
	*pnumber = number_end;
	m--;
	if (m > 0)
		move_m(pnumber, n, m);
}

思路二:
可以把这几个数利用链表存储,然后利用链表的灵活性,无需移动元素。

二、题目二

n个人围成一圈,顺序排号。从第1个人开始报数(从1到3报数)
凡是数到3的人退出圈子,问最后留下的是原来的第几号(约瑟夫环问题)

具体的过程如下:(以n = 8 为例)
在这里插入图片描述
具体思路如下:(数据存储在数组)
考虑存储结构为数组,那么每排除一个数,就将这个数置为0
步骤一: 每向前走一步,如果不是0,则记录步数,每3步置一个数为0
步骤二: 判断遍历数组是否越界,如果遍历到最后一个数,则从头开始遍历
步骤三: 重复以上步骤,指导数组中只有一个数不为0
代码实现如下:

int main()
{
	int n = 0;
	int num[10] = {0};
	int* p = num;
	printf("input number of person:");
	scanf("%d", &n);
	//为每个人编号
	int i = 0;
	for (i = 0; i < n; i++)
	{
		*(p+i) = i + 1;
	}
	i = 0;
	int k = 0;//用于统计步数
	int m = 0; //用于统计出圈的人数
	while (m < n - 1)
	{
		if (*(p + i) != 0)
		{
			k++;
		} 
		if (3 == k)//出圈条件
		{
			*(p + i) = 0;
			m++;
			k = 0;
		}
		i++;
		if (i == n)
		{
			i = 0;
		}
	}
	while (0 == *p)
	{
		p++;
	}
	printf("The last one is NO.%d", *p);
	return 0;
}

总结

本篇文章记录了关于指针的练习题,旨在巩固基础。

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
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内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络与物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模与仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理与实现方式;②拓展至其他物理系统的建模与仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
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