蓝桥杯训练

本文通过编程实现了一道经典的母牛繁殖问题,该问题描述了一头母牛及其后代每年繁殖的情况,并要求计算出第n年时母牛的总数。文中提供了完整的C语言代码示例,展示了如何使用递推的方法来解决这个问题。

问题 1004: 母牛的故事

时间限制: 1Sec 内存限制: 128MB 提交: 8766 解决: 2195

题目描述

有一头母牛,它每年年初生一头小母牛。每头小母牛从第四个年头开始,每年年初也生一头小母牛。请编程实现在第n年的时候,共有多少头母牛?

输入

输入数据由多个测试实例组成,每个测试实例占一行,包括一个整数n(0<n<55),n的含义如题目中描述。
n=0表示输入数据的结束,不做处理。

输出

对于每个测试实例,输出在第n年的时候母牛的数量。
每个输出占一行。

样例输入
2
4
5
0
样例输出
2
4

6

代码如下:

#include<stdio.h>

int main(){

int i,n,a[55];

while(scanf("%d",&n)){

a[1]=1;

a[2]=2;

a[3]=3;

if(n==0)

break;

if(n==1){

printf("%d",a[1]);

}

else if(n==2){

printf("%d",a[2]);

}

else if(n==3){

printf("%d",a[3]):

}

else{

for(i=4;i<=n;i++){

a[i]=a[i-1]+a[i-3];

}

printf("%d",a[n]);

}

}

return 0;

}

把相应数字转换为ASCII码

#include<stdio.h>

int main(){

int i=0;num[50],leng;

while(scanf("%d",&num[i])!=EOF){

i++;}

leng=i;

for(i=0;i<=leng;i++){

printf("%c",num[i]);

return 0;

}

用筛法求素数

代码如下:

#include<stdio.h>

int main(){

int i,N;

scanf("%d",&N);

for(i=2;i<N;i++){

change(i);}

return 0;

}

void change(){

int i;

for(i=2;i<=n;i++){

if(n%i==0)break;

if(i==n)

printf("%d",n);

}

字符逆序

#include<stdio.h>

#include<string.h>

int main(){

int i;

char a[101];

gets(a);

for(i=strlen(a)-1;i>=0;i--)

putchar(a);

}

字符串的输入输出

#include<stdio.h>

#include<string.h>

int main(){

char a[100];

int n;

scanf("%d",&n);

getchar();

for(int i=0;i<n;i++){

gets(a);puts(a);printf("\n");}

while(scanf("%s",a)!=EOF){

printf("%s\n",a);

printf("\n");}

return 0;

}

the 3n+1 problem

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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