牛客网KY109-zero-complexity transposition

本文介绍了一个简单的线性表原地逆置算法,通过交换数组元素实现序列的零复杂度转置。输入包括序列长度及元素,输出为逆序后的序列。示例代码使用C++编写,展示了如何读取输入、逆置序列并打印结果。

题目描述

You are given a sequence of integer numbers. Zero-complexity transposition of the sequence is the reverse of this sequence. Your task is to write a program that prints zero-complexity transposition of the given sequence.
输入描述:
For each case, the first line of the input file contains one integer n-length of the sequence (0 < n ≤ 10 000). The second line contains n integers numbers-a1, a2, …, an (-1 000 000 000 000 000 ≤ ai ≤ 1 000 000 000 000 000).
输出描述:
For each case, on the first line of the output file print the sequence in the reverse order.
输入

5
-3 4 6 -8 9

输出

9 -8 6 4 -3

代码

#include<iostream>
using namespace std;

int main()
{
    int n;
    cin>>n;
    int data[n];
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        cin>>data[i];
    }
    int temp=0;
    for(int i=0;i<n/2;i++)
    {
        temp=data[i];
        data[i]=data[n-i-1];
        data[n-1-i]=temp;
    }
    for(int i=0;i<n;i++)
    {
        cout<<data[i]<<" ";
    }
    return 0;
}

分析题目可知为线性表的原地逆置
so easy~

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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