Josephus问题

       设有n个人围坐在一个圆桌周围,现从第s个人开始报数,数到第m的人出列,  
  然后从出列的下一个人重新开始报数,数到第m的人又出列……如此反复直到所有的人全部  
  出列为止。Josephus问题是:对于任意给定的n,s,m,求出按出列次序得到的n个人员的序列。

 

 

 

struct child
{
    char *name;
 child *next;
};
child* initchild(char *stu[],int n) //初始化链表函数
{
 child *p,*head=NULL,*q,*last;
 if(stu!=NULL)
 {
  int i=0;
  while(n>0)
  {
   head=(child *)malloc(sizeof(child));
            head->name=stu[n-1];
            n=n-1;
   p=head;
   if(i==0)
   {
    p->next=head;
    q=p;
    last=p;    //标志尾部节点
    i++;
   }
   else
   {
    p->next=q;
       q=p;
   }   
  }
  last->next=head;
 }
 return head;
}
void josephus(int n,int s,int m,char *stu[])
{
 if(s>n||s==0)
 {
  printf("s不能大于n或者s要不等于0");
  return;
 }
    child * head = initchild(stu,n);//初始化链表
 child *p,*q,*pre;
 p=head;
 q=head;
 pre=head;
 int i,j,k;
 for(i=0;i<s-1;i++)    //找开始报数的人
 {
  pre=p;
        q=p->next;
  p=q;
 }
 int count=0;
    while(count!=n)        //出对人数等于n 结束
 {
  if(n==1)
  {
             printf("出对顺序为:%s/n",head->name);
    return;
  }
        for(j=0;j<m-1;j++)  //找出对的人
  {
   pre=p;
      q=p->next;
      p=q;
  }
        count++;
  q=p->next;
  pre->next=q;
  if(count==n)
            printf("%s/n",p->name);
  else
  {
            printf("%s-->",p->name);
  }
  
  delete p;
  p=q;
 }
   

}

内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰算法和柯西变异的改进麻雀优化算法(OCSSA),用于优化变分模态分解(VMD)的参数,进而结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建OCSSA-VMD-CNN-BILSTM模型,实对轴承故障的高【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实)精度诊断。研究采用西储大学公开的轴承故障数据集进行实验验证,通过优化VMD的模态数和惩罚因子,有效提升了信号分解的准确性与稳定性,随后利用CNN提取故障特征,BiLSTM捕捉时间序列的深层依赖关系,最终实故障类型的智能识别。该方法在提升故障诊断精度与鲁棒性方面表出优越性能。; 适合群:具备一定信号处理、机器学习基础,从事机械故障诊断、智能运维、工业大数据分析等相关领域的研究生、科研员及工程技术员。; 使用场景及目标:①解决传统VMD参数依赖工经验选取的问题,实参数自适应优化;②提升复杂工况下滚动轴承早期故障的识别准确率;③为智能制造与预测性维护提供可靠的技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实过程,深入理解OCSSA优化机制、VMD信号分解流程以及CNN-BiLSTM网络架构的设计逻辑,重点关注参数优化与故障分类的联动关系,并可通过更换数据集进一步验证模型泛化能力。
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