C语言基础语句

1.选择语句

  if...else if..else语句

else是和最近的if搭配,注意大括号

#include<stdio.h>
int main()
{
    int a = 0;
    scanf("%d", &a);
    if(a == 1)
    {
        printf("good bro\n");
    }
    else if(a == 2)   
    {
        printf("O_o?\n");
    }
    else
    {
        printf("No\n");
    }

    return 0;
}
//if()    else if() 括号中的条件满足了才能继续执行接下来的内容,都不满足就走else

switch...case语句

#include<stdio.h>
int main()
{
    int a = 0;
    scanf("%d", &a);
    switch(a)
    {
        case 1:
            printf("hehe\n");
            break;
        case 2:
            printf("haha\n");
            break;
        case 3:
            printf("hihi\n");
            break;
        default:  // 输入1,2,3外的数就会进到default:
            printf("hhh\n");
            break;
    }
    //每个case都要加break,但是如果多个case执行的内容相同,则可以合并成多个case语句用一个break
    ruturn 0;
}

2.循环语句

①while循环

while(条件)

int main()//最大公约数
{
	int m = 152;
	int n = 4;
	int r = 0;
	scanf("%d%d", &m, &n);
	while (m % n)   //当m % n的值不为0时,就继续取模
	{ 
		r = m % n;  //r存放m%n的余数
		m = n;      //m初始的值已经取模过了,用n代替继续与余数取模
		n = r;      //余数赋予给n
	}
	printf("%d\n", n);
	return 0;
}

②for循环

for(初始化; 判断循环条件; 变量的递增or递减);

#include<stdio.h>
int main()//九九乘法表的打印
{
	int i = 0;
	for (i = 1; i <= 9; i++)//控制几行
	{
		int a = 1;
		for (a = 1; a <= i; a++)
		{
			printf("%d*%d=%2d ", i,a,i * a);//%2d用来一位对齐两位i
		}
		printf("\n");
	}
	return 0;
}

③do...while循环

先do后循环

#include<stdio.h>
int main()
{
    do
    {
        int ret = 0;
        scanf("%d", &ret);
        switch(ret)
            {
                case 1:
                  break;
                case 2;
                    break;
                case 0;
                    break;
                default:
                    break;
            }
    }while(ret);
     return 0;
}

3.顺序语句

NULL;

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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