C语言编程练习31例

1、让我们编写一个包含注释的程序,在一行输出“Hello World!”消息,并在新的一行输出“C rocks!”。

#include <stdio.h>
int main(void) {
    // this is a comment
    /* This is a multi - line comment */
    printf("Hello World!");
    printf("\nC rocks!");
    return 0;
}

2、编写一个程序,分别声明并初始化四个类型为char、int、float和double的变量。

int main(void) {
    char c = 'a';
    int x = 123;
    float f = 123.456f;
    double d = 789.101112;
}

3、编写一个程序,分别初始化并打印四个类型为字符型、整型、浮点型和双精度浮点型的变量。

#include <stdio.h>
int main(void) {
    char c = 'a';
    int x = 123;
    float f = 123.456f;
    double d = 789.123;
    printf("The values are: %c, %d, %.3f, %.3f\n", c, x, f, d);
    return 0;
}

4、编写一个程序,初始化两个整数。声明一个第三个整数变量,该变量表示前两个整数的和。输出结果。

#include <stdio.h>
int main(void) {
    int x = 123;
    int y = 456;
    int z = x + y;
    printf("The result is: %d\n", z);
    return 0;
}

5、编写一个执行整数除法的程序。

#include <stdio.h>
int main(void) {
    int x = 9;
    int y = 2;
    int z = x / y;
    printf("The result is: %d\n", z);
    return 0;
}

6、编写一个程序,使用整数操作数进行浮点除法。将其中一个操作数转换为 double 类型以获得浮点结果。

#include <stdio.h>
int main(void) {
    int x = 9;
    int y = 2;
    double z = (double)x / y;
    printf("The result is: %.3f\n", z);
    return 0;
}

7、编写一个程序,检查两个整数变量的值是否相同。

#include <stdio.h>
int main(void) {
    int x = 10;
    int y = 20;
    if (x == y) {
        printf("The values are equal.\n");
    } else {
        printf("The values are not equal.\n");
    }
    return 0;
}

8、编写一个程序,检查一个整数变量是否大于 50 且小于 100。

#include <stdio.h>

int main(void) {
    int x = 75;
    if (x > 50 && x < 100) {
        printf("The value is greater than 50 and less than 100.\n");
    } else {
        printf("The value is not within the (50..100) range.\n");
    }
    return 0;
}

9、编写一个程序,定义一个值为 2 的简单整数变量。使用 switch 语句检查该值是否在 [1..3] 范围内。

#include <
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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