循环

#include<stdio.h>
int main( ) {
int i=1;
while(1){
printf(“第%d只羊\n”,i);
i++;}
return 0;
}

#include<stdio.h>
#include<Windows.h>
int main( ) {
int i=1;
while(i<=100){
printf(“第%d只羊\n”,i);
Sleep(1000);
i++;}
printf(“我睡着了…”);
return 0;}

#include<stdio.h>
#include<Windows.h>
int main( ) {
int i;
for(i=1;i<=5;i++){
printf(“吃第%d个饺子\n”,i);
Sleep(1000);}
printf(“吃饱了!\n”);
return 0;
}

#include<stdio.h>
int main( ) {
int i,j,n;
printf(“请输入金字塔层数:”);
scanf("%d",&n);
for(i=1;i<=n;i++){
for(j=0;j<=n-i;j++)
{printf(" “);}
for(j=0;j<2i-1;j++){
printf("
”);}
printf("\n");
}
return 0;
}

#include<stdio.h>
int main( ) {
int i,j,n;
for(i=1;i<=9;i++){
for(j=1;j<=i;j++){
printf("%d*%d=%d\t",i,j,i*j);}
printf("\n");
}
return 0;
}

#include<stdio.h>
#include<string.h>
int main( ) {
int i,len,n,tmp;
char buff[256];
printf(“请输入一个字符串:”);
gets(buff);
printf(“您输入的是:%s\n”,buff);
len=strlen(buff);
n=len/2;
for(i=0;i<n;i++){
tmp=buff[i];
buff[i]=buff[len-1-i];
buff[len-1-i]=tmp;}
printf(“逆转以后:%s\n”,buff);
return 0;
}

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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