1012(注意读题)

本文介绍了一个使用C语言编写的程序,该程序能够读取一组整数,并根据这些整数除以10和5的余数进行分类统计。具体来说,程序会统计能被10整除的数之和、特定条件下按规律累加得到的值、余数为2的数的数量、余数为3的数的平均值以及最大的余数为4的数。
#include<stdio.h>
int main(){
int n,x,i,t=1;
int a1,a2,a3,a5,a,b,c,d,e;
double a4;
a=b=c=d=e=0;
a1=a2=a3=a4=a5=0;


scanf("%d",&n);
for(i=0;i<n;i++)
{
scanf("%d",&x);
if(x%10==0)
{a1+=x;a++;}
if(x%5==1)
{a2=a2+t*x;b++;t=-t;}
if(x%5==2)
{a3++;c++;}
if(x%5==3)
{
d++;
a4+=x;
}
if(x%5==4 )
{if(x>a5)
a5=x;e++;}
}
if(a!=0)
  printf("%d ",a1);
else
printf("N ");
if(b!=0)
  printf("%d ",a2);  
else
printf("N ");
if(c!=0)
printf("%d ",a3);
else
printf("N ");
if(d!=0)
  printf("%.1f ",a4/d);
else
printf("N ");
if(e!=0)
printf("%d\n",a5);
else
printf("N");
return 0;
}
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求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅建议: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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