NYIST山谷

本文详细介绍了暴力枚举算法的基本概念,并通过实例演示了如何优化算法效率。包括使用标记法和直接寻找山谷的方法来简化算法过程,适用于初学者理解和实现复杂的算法逻辑。

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这道题说是暴力枚举的很简单,但是依然让我绕了半天才理解。下面介绍两种办法来枚举。
第一种,找山峰和山底的个数,山谷的个数就是山峰和山底的个数的二分之一。  
#include
int main()
{
        int t,i,n,h[10005],num,flag;
        while(~scanf("%d",&n))
        {
                num=0;
                flag=1;     //标记上升为1
                for(i=0;i
                  scanf("%d",&h[i]);
                for(i=0;i
                {
                   if(flag&&h[i]>h[i+1])    //从上升到下降即为山峰
                   {
                           num++;
                           flag=0;
                   }
                   else if(!flag&&h[i+1]>h[i])  //从下降到上升即为山底
                   {
                             num++;
                             flag=1;
                   }
                }
                printf("%d\n",num/2);
        }
}


 上面这种办法使用标记容易搞混,下面的这种办法是直接看的大牛的代码搞懂的,用pre为前一个值,now为当前值,nxt为下一个值,直接寻找山谷。
一下是代码,方便一下理解~~
 
#include
int main()
{
        int t,i,j,now,pre,nxt,n,ans;
        while(~scanf("%d",&n))
        {
                scanf("%d%d",&pre,&now);
                ans=0;
                if(now>pre)
                    pre=now;
                for(i=2;i
                {
                        scanf("%d",&nxt);
                        if(nxt>now&&now
                            {
                                    ans++;
                                    pre=now=nxt;
                            }
                        else if(nxt>now)
                               pre=now=nxt;
                        else
                            now=nxt;
                }
                printf("%d\n",ans);
        }
    return 0;
}

内容概要:本文档提供了关于“微型车间生产线的设计与生产数据采集试验研究”的毕业设计复现代码,涵盖从论文结构生成、机械结构设计、PLC控制系统设计、生产数据采集与分析系统、有限元分析、进度管理、文献管理和论文排版系统的完整实现。通过Python代码和API调用,详细展示了各个模块的功能实现和相互协作。例如,利用SolidWorks API设计机械结构,通过PLC控制系统模拟生产流程,使用数据分析工具进行生产数据的采集和异常检测,以及利用进度管理系统规划项目时间表。 适合人群:具有机械工程、自动化控制或计算机编程基础的学生或研究人员,尤其是从事智能制造领域相关工作的人员。 使用场景及目标:①帮助学生或研究人员快速搭建和理解微型车间生产线的设计与实现;②提供完整的代码框架,便于修改和扩展以适应不同的应用场景;③作为教学或科研项目的参考资料,用于学习和研究智能制造技术。 阅读建议:此资源不仅包含详细的代码实现,还涉及多个学科领域的知识,如机械设计、电气控制、数据分析等。因此,在学习过程中,建议读者结合实际操作,逐步理解每个模块的功能和原理,并尝试调整参数以观察不同设置下的系统表现。同时,可以参考提供的文献资料,深入研究相关理论和技术背景。
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