三个数从大到小输出

本文介绍了一个简单的C语言程序,该程序定义了一个名为ThreeData的函数,用于接收三个整数作为参数,并将它们按从大到小的顺序输出。通过使用if-else条件语句进行比较,确保了正确的排序顺序。

三个数从大到小输出

void ThreeData(int x, int y, int z)
{
 if (x >y){
  if (z > x){//zxy
   printf("%d %d %d", z, x, y);
  }
  else if (z > y){//xzy
   printf("%d %d %d",x, z, y);
  }
  else{//xyz
   printf("%d %d %d", x,y,z);
  }
 }
 else{//y>=x
  if (z > y){//zyx
   printf("%d %d %d", z, y, x);
  }
  else if (z > x){//yzx
   printf("%d %d %d", y, z, x);
  }
  else{//yxz
   printf("%d %d %d", y, x,z);
  }
 }
}
int main()
{
ThreeData(67, 89, 45);
system("pause");
 return 0;
}
基于据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
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