c++作业6

本文包含三个C++程序案例,分别实现数组合并、二维数组对角线求和以及字符串比较与连接的功能。通过这些实例,展示了如何使用循环和条件判断来处理数组与字符串的基本操作。

项目2:

[cpp]  view plain  copy   
    
  在CODE上查看代码片 派生到我的代码片
  1. /*  
  2. * 文件名称:Ex1-1.cpp  
  3. * 作    者:孙一淼  
  4. * 完成日期:2017 年 5 月 18 日  
  5. * 版 本 号:v1.0  
  6. * 对任务及求解方法的描述部分: 
  7. * 输入描述:略
  8. * 问题描述:数组合并
  9. * 程序输出:略
  10. * 问题分析:略 
  11. * 算法设计:略  
  12. */
  13. #include <iostream>
    using namespace std;
    int main( )
    {
    int a[5]={1,1,2,5,6},b[5]={2,3,4,9,10},c[10],i,j=0,k=0;
    for(i=0;i<10;i++)
    {
    if(a[j]<=b[k])
    {
    c[i]=a[j];j++;
    }
    else 
    {
    c[i]=b[k];k++;
    }
    }
    for(i=0;i<10;i++)
    cout<<c[i]<<endl;
    return 0;
    }


项目3:

[cpp]  view plain  copy   
    
  在CODE上查看代码片 派生到我的代码片
  1. /*  
  2. * 文件名称:Ex1-1.cpp  
  3. * 作    者:孙一淼  
  4. * 完成日期:2017 年 5 月 18 日  
  5. * 版 本 号:v1.0  
  6. * 对任务及求解方法的描述部分: 
  7. * 输入描述:略
  8. * 问题描述:数组求和
  9. * 程序输出:略
  10. * 问题分析:略 
  11. * 算法设计:略  
  12. */
  13. #include<iostream>
    using namespace std;
    void main()
    {
    int a[3][3],sum1=0,sum2=0,i,j;
    cout<<"从左向右输入矩阵为:"<<endl;
    for(i=0;i<3;i++)
    {
    for(j=0;j<3;j++)
    cin>>a[i][j];
    }
    for(i=0;i<3;i++)
    {
    for(j=0;j<3;j++)
    sum1+=a[i][i];
    sum2+=a[i][2-i];
    }
    cout<<"第一条对角线的和为:"<<sum1<<endl;
    cout<<"第二条对角线的和为:"<<sum2<<endl;
    cout<<"两条对角线的和为:"<<sum1+sum2<<endl;
    }

项目5:

[cpp]  view plain  copy   
    
  在CODE上查看代码片 派生到我的代码片
  1. /*  
  2. * 文件名称:Ex1-1.cpp  
  3. * 作    者:孙一淼  
  4. * 完成日期:2017 年 5 月 18 日  
  5. * 版 本 号:v1.0  
  6. * 对任务及求解方法的描述部分: 
  7. * 输入描述:略
  8. * 问题描述:字符串操作
  9. * 程序输出:略
  10. * 问题分析:略 
  11. * 算法设计:略  
  12. */#include <iostream>  
  13. using namespace std;  

    void main()  
    {  
    char a[10],b[10];
    gets(a);
    gets(b);
    int i=0;
    while(a[i]!='\0'||b[i]!='\0')
    {
    if(a[i]!=b[i])
    {
    cout<<"两个字符串不相等"<<endl;break;
    }
    i++;
    }
    if(a[i]=='\0'&&b[i]=='\0')
    {
    cout<<"两个字符串相等"<<endl;
    }
    cout<<a<<b;
    }  


内容概要:本文介绍了一个基于多传感器融合的定位系统设计方案,采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,利用扩展卡尔曼滤波(EKF)算法对多源传感器数据进行融合处理,最终输出目标的滤波后位置信息,提供了完整的Matlab代码实现。该方法有效提升了定位精度与稳定性,尤其适用于存在单一传感器误差或信号丢失的复杂环境,如自动驾驶、移动采用GPS、里程计和电子罗盘作为定位传感器,EKF作为多传感器的融合算法,最终输出目标的滤波位置(Matlab代码实现)机器人导航等领域。文中详细阐述了各传感器的数据建模方式、状态转移与观测方程构建,以及EKF算法的具体实现步骤,具有较强的工程实践价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉传感器原理和滤波算法的高校研究生、科研人员及从事自动驾驶、机器人导航等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习和掌握多传感器融合的基本理论与实现方法;②应用于移动机器人、无人车、无人机等系统的高精度定位与导航开发;③作为EKF算法在实际工程中应用的教学案例或项目参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解算法实现过程,重点关注状态预测与观测更新模块的设计逻辑,可尝试引入真实传感器数据或仿真噪声环境以验证算法鲁棒性,进一步拓展至UKF、PF等更高级滤波算法的研究与对比。
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