本文介绍了一个使用C语言结构体进行数据处理的例子,并通过冒泡排序实现了特定条件下的数值排序。具体步骤包括:初始化结构体数组、输入数据、利用循环进行数值变化判断并更新结构体成员变量、筛选符合条件的数据、最后进行排序并输出结果。



#include<stdio.h>
struct mlc
{
  int s;
  int q;
}a[1000];
int main()
{
  int n,i,j,z,m,h;
  int b[1000];
  while(~scanf("%d",&n))
  {
    
    for(i=0;i<n;i++)
      a[i].q=1;
    
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        scanf("%d",&a[i].s);
    }    
        
    i=0;
    for(j=0;j<n;j++)
    {   
        m=a[i].s;
      while(m!=1)
      {    
            if(m%2==0)
          {
              m=m/2;
              for(z=0;z<n;z++)
                  {
                    if(a[z].s == m)
                    {
                      a[z].q = -1;      
                    }
                  }
          }    
          else
          {
            m=(m*3+1)/2;
            for(z=0;z<n;z++)
                  {
                    if(a[z].s == m)
                    {
                      a[z].q = -1;      
                    }
                  } 
          } 
      }
      i++;
                
    }

    i=0;j=0;z=0;    
    for(i=0;i<n;i++)
    {
      if(a[i].q!=-1)
      {
      b[z]=a[i].s;
      z++;
      }      
    }

    for(i=0;i<z-1;i++)
        for(j=i;j<z;j++)
      {
        if(b[i]<b[j])
        {
          h=b[i]; b[i]=b[j]; b[j]=h;
        }
      }
    for(i=0;i<z;i++)
    {
      if(i!=z-1)  
        printf("%d ",b[i]);  
        else
        printf("%d\n",b[i]);
    }          
  }
  return 0;
}

用结构体定义一个w;先给n赋初值1;然后跟前面一样用循环计算其值,不同的是在循环里再加一个循环,对于每个改变的n均判断后面的数组内有没有一样的数,如果一样就使它的w变为0;所有判断完毕后,将那些w=1的取到另一个数组内,再进行冒泡排序,最后将它输出

**项目概述:** 本资源提供了一套采用Vue.js与JavaScript技术栈构建的古籍文献文字检测与识别系统的完整源代码及相关项目文档。当前系统版本为`v4.0+`,基于`vue-cli`脚手架工具开发。 **环境配置与运行指引:** 1. **获取项目文件**后,进入项目主目录。 2. 执行依赖安装命令: ```bash npm install ``` 若网络环境导致安装缓慢,可通过指定镜像源加速: ```bash npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org ``` 3. 启动本地开发服务器: ```bash npm run dev ``` 启动后,可在浏览器中查看运行效果。 **构建与部署:** - 生成测试环境产物: ```bash npm run build:stage ``` - 生成生产环境优化版本: ```bash npm run build:prod ``` **辅助操作命令:** - 预览构建后效果: ```bash npm run preview ``` - 结合资源分析报告预览: ```bash npm run preview -- --report ``` - 代码质量检查与自动修复: ```bash npm run lint npm run lint -- --fix ``` **适用说明:** 本系统代码经过完整功能验证,运行稳定可靠。适用于计算机科学、人工智能、电子信息工程等相关专业的高校师生、研究人员及开发人员,可用于学术研究、课程实践、毕业设计或项目原型开发。使用者可在现有基础上进行功能扩展或定制修改,以满足特定应用场景需求。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【EI复现】基于阶梯碳交易的含P2G-CCS耦合和燃气掺氢的虚拟电厂优化调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于阶梯碳交易机制的虚拟电厂优化调度模型,重点研究了包含P2G-CCS(电转气-碳捕集与封存)耦合技术和燃气掺氢技术的综合能源系统在Matlab平台上的仿真与代码实现。该模型充分考虑碳排放约束与阶梯式碳交易成本,通过优化虚拟电厂内部多种能源设备的协同运行,提升能源利用效率并降低碳排放。文中详细阐述了系统架构、数学建模、目标函数构建(涵盖经济性与环保性)、约束条件处理及求解方法,并依托YALMIP工具包调用求解器进行实例验证,实现了科研级复现。此外,文档附带网盘资源链接,提供完整代码与相关资料支持进一步学习与拓展。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员或从事综合能源系统、低碳调度方向的工程技术人员;熟悉YALMIP和常用优化算法者更佳。; 使用场景及目标:①学习和复现EI级别关于虚拟电厂低碳优化调度的学术论文;②掌握P2G-CCS、燃气掺氢等新型低碳技术在电力系统中的建模与应用;③理解阶梯碳交易机制对调度决策的影响;④实践基于Matlab/YALMIP的混合整数线性规划或非线性规划问题建模与求解流程。; 阅读建议:建议结合提供的网盘资源,先通读文档理解整体思路,再逐步调试代码,重点关注模型构建与代码实现之间的映射关系;可尝试修改参数、结构或引入新的约束条件以深化理解并拓展应用场景。
词并不是一个新概念,早在很多行业,就出现了助词的概念。发音为“ne-manik”的最纯粹形式的助符是一种字母、单词或关联模式,可让人轻松住信息,已被人类使用了数千年。它可以是一个非常有用的工具,帮助住需要住的重要信息[^1]。 在密码学和区块链领域,助词主要用于帮助用户住复杂的私钥或种子信息。通过部分助词恢复完整助词的示例代码如下: ```python import binascii import hashlib from mnemonic import Mnemonic # 示例:已知部分助词(假设前几个单词已知) known_partial_mnemonic = ["abandon", "ability", "able", "about"] # 假设完整的助词长度为12个单词 mnemo = Mnemonic("english") def recover_mnemonic(known_partial_mnemonic, wordlist, total_length=12): """ 通过部分助词恢复完整的助词 """ # 获取完整的单词表 wordlist = mnemo.wordlist # 尝试补全助词 for word1 in wordlist: for word2 in wordlist: for word3 in wordlist: # 构造完整的助词 candidate_mnemonic = known_partial_mnemonic + [word1, word2, word3] if len(candidate_mnemonic) == total_length: # 验证助词是否有效 try: entropy = mnemo.to_entropy(candidate_mnemonic) print("恢复成功!") print("完整的助词:", " ".join(candidate_mnemonic)) print("对应的熵(十六进制):", binascii.hexlify(entropy).decode()) return candidate_mnemonic except ValueError: # 如果助词无效,继续尝试 continue print("未找到有效的助词") return None # 尝试恢复助词 recover_mnemonic(known_partial_mnemonic, mnemo.wordlist) ``` 根据助词推算种子的算法是PBKDF2,使用的哈希函数是Hmac - SHA512,其中,输入是助词的UTF - 8编码,并设置Key为mnemonic+用户口令,循环2048次,得到最终的64字节种子[^3]。 在恢复方面,有多种助词恢复方法,如12/15/18/21/24个词的助词组合实现完整的BIP39/BIP44标准生成派生地址以进行全面验证等[^4]。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值