求特殊的三位数

上机目的:锻炼能力

上机任务:输出特出的三位数

/* 
* 程序的版权和版本声明部分 
* Copyright (c)2012, 烟台大学计算机学院学生 
* All rightsreserved. 
* 文件名称: fun.cpp                            
* 作    者: 王飞                           
* 完成日期:2012  年11  月15   日 
* 版本号: v1.0       
* 对任务及求解方法的描述部分 
* 输入描述: 略
* 问题描述: 略
* 程序输出: 略
*/  
#include<iostream>  
using namespace std;  
int fact(int);  //事先声明函数
int main()  
{  
    int n,a,b,c,sum;  
    n=100;  
    while(n<1000)  
    {  
        c=n%10;  
        b=(n/10)%10;  
        a=n/100;  
        sum=fact(a)+fact(b)+fact(c);  //函数调用
        if(sum==n)  
            cout<<n<<"\t"<<endl;
        ++n;  
    }  
    return 0;  
}  
  
int fact(int n)  //函数的模具  
{  
    int i, f=1;  
    for(i=1;i<=n;++i)  
        f=f*i;  
    return f;  
} 


输出结果:


心得体会:

慢慢琢磨,慢慢来!



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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