“一步千里”之数组找数

原文: http://blog.youkuaiyun.com/morewindows/article/details/10645269

这里我给出另一种代码:

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

/*
 * to find a target number in a special array 
 * */
int find(int arr[], int n, int start,  int target) {
    int distance = fabs(target - arr[start]);    // to accelerate the search
    if(start < n) {
	if(arr[start + distance] == target) {
	    printf("%d has been found in the position of %d\n",
		    target, start + distance);
	    return 1;
	}
	else return find(arr, n, start + distance, target);
    }
    else return 0;
}
int main() {
    const int n = 10;
    int arr[n];
    int start = 0;
    int target;

    int i;
    for(i = 0;i < n;i++) {
	printf("the %d number is  = ", i);
	scanf("%d", &arr[i]);
    }

    printf("the number should be search is:");
    if(scanf("%d", &target) != 1) {
	perror("Input Error!\n");
	exit(1);
    }
   
    if(find(arr, n, start, target) == 0) {
	printf("can not find %d\n", target);
    }
    return 0;
}

测试:




内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函设计及参自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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