线性表

#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#define linespace 100
#include<stdio.h>
#include<time.h>
#include <memory.h>
#include<stdlib.h>
typedef struct
{
	char arr[linespace];
	int changdu;
}SeqList;

//初始化线性表,把线性表长度置零
void InitList(SeqList * p)
{
	p->changdu = 0;
}

//  检验线性表是否为空,是返回1,否,返回0
int ListEmpty(SeqList p)
{
	if (p.changdu == 0)
		return 1;
	else
		return 0;
}

//销毁线性表
void DestroyList(SeqList *L)
{
	free(L);
}


//查找线性表中第i个元素,查找成功
//将该值返回给e,并返回1表示成功,否则返回-1表示失败
int GetElem(SeqList p, int i, char * e)
{
	if (i<1 || i>p.changdu)
		return -1;
	else
		*e = p.arr[i - 1];
	return 1;
}

//返回L中第一个与e相同的数的位置序号,若元素不存在,则返回0
int LocateElem(SeqList p, char e)
{
	int i;
	for (i = 0;i < p.changdu;i++)
		if (p.arr[i] == e)
			return i + 1;
	return 0;
}

//在顺序表第i个位置插入元素e
//插入成功返回1,不成功返回-1,顺序表
int InsertList(SeqList * p, int i, char e)
{
	int j;
	if (i<1 || i>p->changdu)
	{
		printf("输入位置i不合理\n");
		return -1;
	}
	else if (p->changdu >= linespace)
	{
		printf("顺序表已满,不能插入元素\0");
		return 0;
	}
	else
	{
		for (j = p->changdu;j >= i;j--)  //将i后所有元素向后移动一位
			p->arr[j] = p->arr[j - 1];
		p->arr[j - 1] = e;
		p->changdu += 1;  //将顺序表长度增加1
		return 1;
	}
}

//删除顺序表中的第i各元素,并把该元素赋值给e
int DeleteList(SeqList *p, int i, char *e)
{
	int j;
	if (p->changdu <= 0)
	{
		printf("线性表已空\n");
		return 0;
	}
	else if (i<1 || i>p->changdu)
	{
		printf("删除位置不合适\0");
		return 0;
	}
	else
	{
		*e = p->arr[i - 1];
		for (j = i;j <= p->changdu - 1;j++)
			p->arr[j - 1] = p->arr[j];
		p->changdu = p->changdu - 1;
		return 1;
	}
}

//求线性表长度
int ListLength(SeqList p)
{
	return p.changdu;
}

//清空顺序表
void ClearList(SeqList * p)
{
	p->changdu = 0;
}

int main()
{
	srand((unsigned int)time(NULL));
	SeqList p;
	p.changdu = linespace / 2;
	int z;
	for (int i = 0;i < linespace / 2;i++)
	{
		z = rand() % 26;
		p.arr[i] = z + 'a';
	}
	p.arr[49] = '\0';
	SeqList *q = &p;
	char a;
	char *e = &a;
	DeleteList(q, 18, e);
	printf("%s\n", p.arr);
	printf("%c\n", *e);
	return 0;
}

基于python实现的粒子群的VRP(车辆配送路径规划)问题建模求解+源码+项目文档+算法解析,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。 算法设计的关键在于如何向表现较好的个体学习,标准粒子群算法引入惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2分别作为自身、当代最优解和历史最优解的权重,指导粒子速度和位置的更新,这在求解函数极值问题时比较容易实现,而在VRP问题上,速度位置的更新则难以直接采用加权的方式进行,一个常见的方法是采用基于遗传算法交叉算子的混合型粒子群算法进行求解,这里采用顺序交叉算子,对惯性因子w、自我认知因子c1、社会认知因子c2则以w/(w+c1+c2),c1/(w+c1+c2),c2/(w+c1+c2)的概率接受粒子本身、当前最优解、全局最优解交叉的父代之一(即按概率选择其中一个作为父代,不加权)。
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