零起点学算法105——c语言合法标识符

时间: 2023-05-31 16:19:40 浏览: 68
### 回答1: C语言合法标识符是指用来表示变量、函数、结构体等标识符的名称,必须符合以下规则: 1. 标识符由字母、数字和下划线组成,且第一个字符必须是字母或下划线。 2. 标识符的长度不能超过63个字符。 3. 标识符是区分大小写的。 4. 标识符不能是C语言的关键字,如if、else、while等。 例如,以下是合法的标识符: - age - _count - student_name - MAX_VALUE 而以下是不合法的标识符: - 123abc(第一个字符必须是字母或下划线) - my_variable_name_is_very_long_and_it_is_more_than_63_characters(长度超过了63个字符) - if(是C语言的关键字) ### 回答2: 在C语言中,合法标识符是指用来标识变量、函数、结构体等各种程序实体的名称。合法标识符由字母、数字和下划线组成,其中第一个字符必须是字母或下划线。C语言中的标识符不区分大小写,但建议使用小写字母来表示变量和函数名,使用大写字母来表示常量。 C语言中的标识符可以包含任意数量的字母、数字和下划线,但不能使用其他符号,例如货币符号、百分号、星号等。标识符的长度没有限制,但通常应控制在30个字符以内,以便提高程序的可读性和易维护性。 以下是一些合法标识符的例子: - age - Number1 - Total_Count - _result - MAX_VALUE - average_score 需要注意的是,C语言中有些标识符是有特殊意义的,例如关键字、预定义标识符等,这些标识符不能用于定义用户自定义的变量、函数等。在程序中使用关键字或预定义标识符来定义标识符会导致编译错误。 总之,在C语言中,程序员应该遵循一定的命名规则来命名变量、函数、结构体等程序实体,以便提高程序的可读性和易维护性。同时,还需要注意不要使用C语言中的关键字和预定义标识符作为自定义标识符的名称。 ### 回答3: C语言合法标识符是指用于表示变量、函数、结构体等程序实体的一组字符序列。在C语言中,标识符必须是由字母、数字和下划线组成的,且必须以一个字母或下划线开头。 标识符的命名规则: 1. 标识符必须以字母或下划线开头,后面可以跟任意字母、数字或下划线。 2. 标识符的长度不能超过63个字符。 3. 标识符是区分大小写的,即变量abc和变量ABC是不同的标识符。 4. 标识符不能使用C语言的关键字,如if、while、for等等。 标识符的命名规范: 1. 标识符的命名最好是有意义的英文单词或缩写,以方便理解和维护。 2. 标识符最好不要使用缩写,除非这个缩写是非常普遍的。 3. 标识符的命名应该使用驼峰命名法,如:变量名firstNumber,函数名calculateArea等等。 4. 若标识符需要包含多个单词时,可以使用下划线分割单词,如:变量名item_price、结构体名employee_info等等。 在C语言中,正确使用合法标识符可以让程序更加直观、易读、易维护和易扩展。因此,学习C语言合法标识符对于程序员来说是非常重要的一部分。

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### 回答1: 这道题目要求我们将字符串中每个单词的首字母变成大写。我们可以先将字符串按照空格分割成单词,然后对每个单词进行处理。处理的方法是将单词的第一个字符转换成大写,然后再将剩余的字符拼接起来。最后将处理后的单词再拼接成一个字符串即可。 ### 回答2: 题目要求编写一个程序,将给定字符串的每个单词的首字母变为大写。 首先,我们可以使用split()方法将字符串分割成单词的列表。然后,遍历每个单词,将首字母转化成大写。最后,使用join()方法将单词列表重新连接成字符串,得到结果。 以下是一个可能的实现: python def capitalize_first_letter(sentence): words = sentence.split() # 将字符串分割成单词列表 result = [] for word in words: capitalized_word = word[0].upper() + word[1:] # 将首字母变为大写 result.append(capitalized_word) return ' '.join(result) # 将单词列表重新连接成字符串 # 测试示例 print(capitalize_first_letter('hello world')) # 输出: Hello World print(capitalize_first_letter('zero starting point')) # 输出: Zero Starting Point 以上代码中,capitalize_first_letter函数接收一个字符串作为参数,并返回首字母变为大写的结果字符串。我们将字符串使用split()方法分割成单词列表,然后遍历每个单词,将首字母转化成大写。最后,使用join()方法将单词列表重新连接成字符串,并返回结果。 通过上述实现,我们可以满足题目要求,将给定字符串的每个单词的首字母变为大写。 ### 回答3: 问题g:零起点学算法106——首字母变大写 这个问题要求我们将给定字符串中每个单词的首字母变为大写。解决这个问题的方法有很多种,下面我将提供两种方法。 方法一:使用内置函数capitalize() 我们可以使用内置函数capitalize()来将字符串的首字母变为大写。首先,我们将给定的字符串按照空格分割成单词列表。然后,对于每个单词,我们使用capitalize()函数将其首字母变为大写,并将其添加到结果列表中。最后,我们将结果列表连接成一个字符串,并返回这个结果字符串作为答案。 def capitalize_words(sentence): words = sentence.split() capitalized_words = [word.capitalize() for word in words] return ' '.join(capitalized_words) 方法二:逐个字符遍历 我们也可以逐个字符遍历给定字符串,当遇到空格时,将下一个字符变为大写。为了解决字符串首字母的问题,我们可以在遍历前在字符串的首部添加一个空格。 def capitalize_words(sentence): sentence = ' ' + sentence n = len(sentence) result = '' for i in range(1, n): if sentence[i - 1] == ' ': result += sentence[i].upper() else: result += sentence[i] return result 这两种方法都可以解决问题g中的要求,使用内置函数capitalize()的方法较为简单和直观,但如果想要了解更多底层的实现细节,逐个字符遍历的方法也是一种不错的选择。
《零起点学通C语言》是一本适合零基础学习C语言的书籍。它从最基础的概念出发,循序渐进地引导读者学习C语言的各个方面。 首先,本书首先介绍了C语言的发展历程以及它的特点和应用领域。随后,书中详细讲解了C语言的基本语法和基本数据类型,包括变量、运算符、控制语句等。这些都是学习C语言的基础,对于初学者来说非常重要。 除了基本语法之外,本书还专门介绍了C语言的函数和数组。函数是C语言的一个重要概念,它可以提高代码的可维护性和重用性。数组是C语言中常用的数据结构,用于存储一系列相同类型的数据。学习了函数和数组之后,读者就可以编写更加复杂和实用的程序了。 另外,本书还介绍了C语言的指针和内存管理。指针是C语言一项重要的特性,它可以用来处理内存地址,实现更高效的程序设计。内存管理则是指我们如何分配和释放内存空间,防止程序出现内存泄漏等问题。 在每个章节结束时,本书还提供了练习题和答案,以帮助读者巩固所学知识。通过不断练习和实践,读者可以更好地理解和掌握C语言。 总的来说,《零起点学通C语言》是一本适合零基础学习C语言的入门书籍。它以简洁明了的语言和丰富的例子,帮助读者逐步理解和掌握C语言的基本概念和技巧。无论是对于初学者还是对于有一定编程经验的人来说,都是一本值得推荐的学习资源。
在这个问题中,用户提供了两段代码,分别是引用\[1\]和引用\[2\]。这两段代码都是用来在一个数组中查找指定数的位置。 引用\[1\]是一个C++代码示例,它使用了iostream和stdio.h头文件,并使用了命名空间std。代码中使用了一个while循环来不断读取输入的n值,然后创建一个大小为n的整型数组a,并通过for循环读取数组的元素。接下来,代码读取了一个整数m,并使用for循环遍历数组a,查找是否有与m相等的元素。如果找到了相等的元素,则将其位置赋值给变量t,并跳出循环。最后,根据t的值输出结果。 引用\[2\]是另一个C代码示例,它使用了stdio.h头文件。代码中同样使用了一个while循环来不断读取输入的n值,然后创建一个大小为n的整型数组a,并通过for循环读取数组的元素。接下来,代码读取了一个整数m,并使用for循环遍历数组a,查找是否有与m相等的元素。如果找到了相等的元素,则将其位置赋值给变量count,并将flag设置为1,表示找到了。最后,根据flag的值输出结果。 综上所述,这两段代码都是用来在一个数组中查找指定数的位置。它们的实现方式略有不同,但都能达到相同的目的。 #### 引用[.reference_title] - *1* [1143: 零起点学算法50——数组中查找数](https://blog.csdn.net/weixin_43965597/article/details/113104995)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [问题 C: 零起点学算法82——数组中查找数](https://blog.csdn.net/chenhannan0024/article/details/127568844)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
下面是使用邻接表实现Dijkstra算法的C语言代码: c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include #define MAX_VERTEX_NUM 100 // 最大顶点数 #define INF INT_MAX // 无穷大 // 边的结构体 typedef struct Edge { int dest; // 目标顶点编号 int weight; // 权重 struct Edge *next; // 下一条边指针 } Edge; // 邻接表中顶点的结构体 typedef struct Vertex { Edge *head; // 第一条边 } Vertex; // 图的结构体 typedef struct Graph { Vertex vertices[MAX_VERTEX_NUM]; // 顶点数组 int vertex_num; // 顶点数 } Graph; // 初始化图 void init_graph(Graph *graph, int vertex_num) { graph->vertex_num = vertex_num; for (int i = 0; i < vertex_num; i++) { graph->vertices[i].head = NULL; } } // 添加边 void add_edge(Graph *graph, int src, int dest, int weight) { Edge *edge = (Edge *) malloc(sizeof(Edge)); edge->dest = dest; edge->weight = weight; edge->next = graph->vertices[src].head; graph->vertices[src].head = edge; } // Dijkstra算法 void dijkstra(Graph *graph, int start, int *dist, int *prev) { int visited[MAX_VERTEX_NUM] = {0}; // 是否已经访问 for (int i = 0; i < graph->vertex_num; i++) { dist[i] = INF; // 到各个顶点的距离都设置为无穷大 prev[i] = -1; // 各个顶点的前驱顶点都设置为-1 } dist[start] = 0; // 起点到自身的距离为0 for (int i = 0; i < graph->vertex_num; i++) { int min_dist = INF; int u = -1; // 找到未访问顶点中距离最近的顶点 for (int j = 0; j < graph->vertex_num; j++) { if (!visited[j] && dist[j] < min_dist) { min_dist = dist[j]; u = j; } } if (u == -1) { break; } visited[u] = 1; // 标记为已访问 // 更新与顶点u相邻的顶点的距离 for (Edge *edge = graph->vertices[u].head; edge != NULL; edge = edge->next) { int v = edge->dest; int w = edge->weight; if (!visited[v] && dist[u] + w < dist[v]) { dist[v] = dist[u] + w; prev[v] = u; } } } } // 打印最短路径 void print_path(Graph *graph, int start, int end, int *prev) { if (start == end) { printf("%d", start); } else if (prev[end] == -1) { printf("无路径"); } else { print_path(graph, start, prev[end], prev); printf("->%d", end); } } int main() { Graph graph; init_graph(&graph, 5); add_edge(&graph, 0, 1, 10); add_edge(&graph, 0, 3, 30); add_edge(&graph, 0, 4, 100); add_edge(&graph, 1, 2, 50); add_edge(&graph, 2, 4, 10); add_edge(&graph, 3, 2, 20); add_edge(&graph, 3, 4, 60); int dist[MAX_VERTEX_NUM]; int prev[MAX_VERTEX_NUM]; dijkstra(&graph, 0, dist, prev); for (int i = 1; i < graph.vertex_num; i++) { printf("0到%d的最短距离为%d,路径为", i, dist[i]); print_path(&graph, 0, i, prev); printf("\n"); } return 0; } 该代码使用邻接表存储图,实现了Dijkstra算法,可以求解任意两个顶点之间的最短路径。
好的,下面是递归回溯算法生成迷宫的 C 语言实现: c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <stdbool.h> #include <time.h> #define ROW 15 // 迷宫行数 #define COL 15 // 迷宫列数 int maze[ROW][COL]; // 迷宫数组,0 表示墙,1 表示路 int direction[4][2] = {{0, 1}, {1, 0}, {0, -1}, {-1, 0}}; // 四个方向 // 判断一个点是否在迷宫内 bool is_inside(int x, int y) { return x >= 0 && x < ROW && y >= 0 && y < COL; } // 递归回溯生成迷宫 void generate_maze(int x, int y) { int i, j, rand_dir, rand_idx; int next_x, next_y; // 随机打乱方向 for (i = 0; i < 4; i++) { rand_idx = rand() % 4; rand_dir = direction[i][0]; direction[i][0] = direction[rand_idx][0]; direction[rand_idx][0] = rand_dir; rand_dir = direction[i][1]; direction[i][1] = direction[rand_idx][1]; direction[rand_idx][1] = rand_dir; } // 尝试四个方向 for (i = 0; i < 4; i++) { next_x = x + direction[i][0] * 2; next_y = y + direction[i][1] * 2; if (is_inside(next_x, next_y) && maze[next_x][next_y] == 0) { maze[next_x][next_y] = 1; // 打通障碍 maze[x + direction[i][0]][y + direction[i][1]] = 1; generate_maze(next_x, next_y); } } } int main() { int i, j; // 初始化迷宫 for (i = 0; i < ROW; i++) { for (j = 0; j < COL; j++) { maze[i][j] = 0; } } // 随机生成起点和终点 srand(time(NULL)); int start_x = rand() % ROW; int start_y = rand() % COL; maze[start_x][start_y] = 1; int end_x = rand() % ROW; int end_y = rand() % COL; maze[end_x][end_y] = 1; // 生成迷宫 generate_maze(start_x, start_y); // 输出迷宫 for (i = 0; i < ROW; i++) { for (j = 0; j < COL; j++) { if (maze[i][j] == 0) { printf("▇"); } else if (i == start_x && j == start_y) { printf("S"); } else if (i == end_x && j == end_y) { printf("E"); } else { printf(" "); } } printf("\n"); } return 0; } 该程序使用了递归回溯算法生成迷宫,并使用了随机打乱方向和随机生成起点和终点的方法增加了随机性。最后输出迷宫,墙用 "▇" 表示,起点用 "S" 表示,终点用 "E" 表示。
### 回答1: nstepscan算法是一种基于C语言的算法。该算法的主要目标是通过给定的步数n,找到从起点到终点的最短路径。下面是一个实现该算法的简单示例: 首先,定义一个二维数组来表示迷宫的结构,其中0表示墙壁,1表示可行的路径。假设迷宫的大小为M行N列,起点为(0, 0),终点为(M-1, N-1)。 接下来,定义一个队列来存储待探索的路径。队列的元素包括当前位置的坐标和已经走过的步数。 初始化队列,将起点的坐标(0, 0)和步数0放入队列。 进入循环,直到队列为空: - 从队列中取出当前位置和步数。 - 如果当前位置为终点,则返回步数,即找到了最短路径。 - 否则,根据当前位置的坐标可以得到上下左右四个相邻位置的坐标。判断这些相邻位置是否在迷宫范围内,并且是可行的路径(值为1),如果满足条件,则将该位置和步数+1放入队列,并将该位置标记为已经访问过,即将该位置值设为0。 - 循环结束后,如果队列为空仍未找到终点,则说明没有可行的路径。 最后,在主函数中调用上述算法,并打印返回的最短步数即可。 这只是nstepscan算法的一种简单实现,一般情况下,还需要考虑更多的细节和优化。 ### 回答2: nstepscan算法是一种用于求解迷宫问题中从起点到终点的最短路径的算法。该算法使用C语言实现。 首先,需要定义迷宫的结构。迷宫可以表示为一个二维数组,其中0表示墙壁,1表示通路。可以使用以下代码定义迷宫的结构: #define WIDTH 5 #define HEIGHT 5 typedef struct { int x; int y; } Coordinate; int maze[WIDTH][HEIGHT] = { {1, 1, 1, 0, 1}, {0, 0, 1, 0, 1}, {1, 1, 1, 1, 1}, {1, 0, 0, 0, 0}, {1, 1, 1, 1, 1} }; 接下来,定义nstepscan算法。该算法使用递归方式找出最短路径。 int minSteps = INT_MAX; int visited[WIDTH][HEIGHT] = {0}; // 初始化访问数组 void nstepscan(int x, int y, int steps) { if (x < 0 || x >= WIDTH || y < 0 || y >= HEIGHT || maze[x][y] == 0 || visited[x][y] != 0) { return; } if (x == WIDTH - 1 && y == HEIGHT - 1) { if (steps < minSteps) { minSteps = steps; } return; } visited[x][y] = steps; nstepscan(x + 1, y, steps + 1); // 向右走 nstepscan(x - 1, y, steps + 1); // 向左走 nstepscan(x, y + 1, steps + 1); // 向下走 nstepscan(x, y - 1, steps + 1); // 向上走 visited[x][y] = 0; // 恢复未访问状态 } 最后,调用nstepscan函数,并输出最短路径的步数。 int main() { nstepscan(0, 0, 0); // 从起点(0, 0)开始查找路径 printf("最短路径步数为:%d\n", minSteps); return 0; } 以上是用C语言实现的nstepscan算法。算法通过递归遍历迷宫中的所有通路,找出从起点到终点的最短路径,并输出最短路径的步数。 ### 回答3: nstepscan算法是一种用于寻找满足特定条件的数值的算法,它使用C语言实现。该算法的主要目的是在给定范围内找出满足特定约束条件的数字。 算法的基本思想是通过循环遍历给定的范围,逐个进行判断。具体步骤如下: 1. 首先,我们需要定义一个函数来判断给定数字是否满足我们的条件。该函数的具体逻辑根据具体问题而定。例如,我们要找出能同时被3和5整除的数字,那么该函数的实现应该是对给定数字进行这两个约束条件的判断。 2. 接下来,在我们定义的函数内部,我们可以使用if语句来判断给定数字是否满足条件。如果满足条件,我们可以将该数字输出或保存到一个数组中。 3. 在主函数中,我们需要定义一个循环来遍历指定的范围。例如,我们要在1到100之间寻找满足条件的数字,那么我们可以使用一个for循环来完成这个任务。 4. 在循环内部,我们调用之前定义的函数来判断当前数字是否满足条件。如果满足条件,我们可以将其输出或保存到数组中。 5. 最后,我们可以在主函数中打印出满足条件的数字,或对数组进行进一步处理。 总之,nstepscan算法通过使用C语言来实现,可以帮助我们在给定范围内找出满足特定条件的数字。通过定义函数来判断条件和使用循环来遍历范围,我们可以完成这个任务并得到我们想要的结果。
Dijkstra算法是一种求解带权图最短路径的贪心算法,它的基本思想是从起点开始,每次选择当前最短路径的节点来扩展,直到找到终点或者所有节点都被扩展过。 以下是Dijkstra算法的C语言实现: c #include <stdio.h> #include <stdbool.h> #define INF 0x3f3f3f3f int n, m; // 图的节点数和边数 int edge[1001][1001]; // 保存边的权重 int dis[1001]; // 保存起点到每个节点的最短路径长度 bool vis[1001]; // 标记节点是否已经被扩展过 // 找到当前未被扩展的距离起点最近的节点 int find_min_node() { int min_dis = INF, min_node = -1; for (int i = 1; i <= n; i++) { if (!vis[i] && dis[i] < min_dis) { min_dis = dis[i]; min_node = i; } } return min_node; } void dijkstra(int s) { // 初始化 for (int i = 1; i <= n; i++) { dis[i] = INF; vis[i] = false; } dis[s] = 0; // 扩展n次,即每个节点都被扩展过一次 for (int i = 1; i <= n; i++) { int u = find_min_node(); vis[u] = true; // 更新与u相邻的节点的最短路径长度 for (int v = 1; v <= n; v++) { if (!vis[v] && edge[u][v] != INF && dis[u] + edge[u][v] < dis[v]) { dis[v] = dis[u] + edge[u][v]; } } } } int main() { scanf("%d%d", &n, &m); // 初始化边的权重为INF for (int i = 1; i <= n; i++) { for (int j = 1; j <= n; j++) { edge[i][j] = INF; } } // 读入边的权重 for (int i = 1; i <= m; i++) { int u, v, w; scanf("%d%d%d", &u, &v, &w); edge[u][v] = edge[v][u] = w; } // 求起点到每个节点的最短路径长度 dijkstra(1); // 输出结果 for (int i = 1; i <= n; i++) { printf("%d ", dis[i]); } return 0; } 该实现使用邻接矩阵存储边的权重,时间复杂度为O(n^2),适用于稠密图。如果使用邻接表存储边,则时间复杂度可以优化到O(mlogn),适用于稀疏图。
实现 以下是kruskal算法的C语言实现示例: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define MAX_EDGES 1000 #define MAX_VERTEXS 100 struct Edge { int u, v, w; }; // 按权重从小到大排序边 void sort_edges(struct Edge *e, int num_edges) { int i, j; for(i = 0; i < num_edges - 1; i++) { for(j = i + 1; j < num_edges; j++) { if(e[i].w > e[j].w) { struct Edge tmp = e[i]; e[i] = e[j]; e[j] = tmp; } } } } // 查找节点所在的连通分量 int find(int *parent, int i) { while(parent[i] != i) i = parent[i]; return i; } // 合并两个连通分量 void merge(int *parent, int u, int v) { parent[find(parent, u)] = find(parent, v); } void kruskal(struct Edge *e, int num_vertexs, int num_edges) { int i, j; // 由于最多只需连接n-1条边,所以最多只要n-1个连通分量 int parent[MAX_VERTEXS]; for(i = 0; i < num_vertexs; i++) parent[i] = i; sort_edges(e, num_edges); printf("Kruskal最小生成树的边:\n"); for(i = 0, j = 0; i < num_edges && j < num_vertexs - 1; i++) { int u = e[i].u, v = e[i].v, w = e[i].w; if(find(parent, u) != find(parent, v)) { printf("%d-%d weight:%d\n", u, v, w); merge(parent, u, v); j++; } } } int main() { int i, num_edges, num_vertexs; struct Edge edges[MAX_EDGES]; printf("输入顶点数:"); scanf("%d", &num_vertexs); printf("输入边数:"); scanf("%d", &num_edges); printf("输入每条边的起点、终点、权重:\n"); for(i = 0; i < num_edges; i++) { scanf("%d %d %d", &edges[i].u, &edges[i].v, &edges[i].w); } kruskal(edges, num_vertexs, num_edges); return 0; } 需要注意的是,上述实现中的权重w必须为非负整数,否则可能导致算法无法正确工作。
以下是迪杰斯特拉算法的C语言实现,其中包含了注释以便理解: c #include <stdio.h> #include #define V 9 // 定义顶点个数 int minDistance(int dist[], bool sptSet[]) { // 找到最短距离的顶点 int min = INT_MAX, min_index; // 初始化最小值和最小值对应的顶点 for (int v = 0; v < V; v++) if (sptSet[v] == false && dist[v] <= min) min = dist[v], min_index = v; return min_index; } void printSolution(int dist[]) { // 打印结果 printf("Vertex \t Distance from Source\n"); for (int i = 0; i < V; i++) printf("%d \t\t %d\n", i, dist[i]); } void dijkstra(int graph[V][V], int src) { // 迪杰斯特拉算法主函数 int dist[V]; // 存储起点到各个顶点的最短距离 bool sptSet[V]; // 存储各个顶点是否已经求得最短距离 for (int i = 0; i < V; i++) dist[i] = INT_MAX, sptSet[i] = false; // 初始化 dist[src] = 0; // 起点到自己的距离为0 for (int count = 0; count < V - 1; count++) { // 遍历除了起点以外的所有顶点 int u = minDistance(dist, sptSet); // 找到未求得最短距离的顶点中距离最小的顶点 sptSet[u] = true; // 将该顶点标记为已求得最短距离 for (int v = 0; v < V; v++) // 更新其他顶点的最短距离 if (!sptSet[v] && graph[u][v] && dist[u] != INT_MAX && dist[u] + graph[u][v] < dist[v]) dist[v] = dist[u] + graph[u][v]; } printSolution(dist); // 打印结果 } int main() { int graph[V][V] = {{0, 4, 0, 0, 0, 0, 0, 8, 0}, {4, 0, 8, 0, 0, 0, 0, 11, 0}, {0, 8, 0, 7, 0, 4, 0, 0, 2}, {0, 0, 7, 0, 9, 14, 0, 0, 0}, {0, 0, 0, 9, 0, 10, 0, 0, 0}, {0, 0, 4, 14, 10, 0, 2, 0, 0}, {0, 0, 0, 0, 0, 2, 0, 1, 6}, {8, 11, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 7}, {0, 0, 2, 0, 0, 0, 6, 7, 0} }; // 定义一个邻接矩阵表示的图 dijkstra(graph, 0); // 计算起点为0的最短距离 return 0; } 以上代码实现了一个带有9个顶点的图,并计算了起点为0的最短距离。你可以根据自己的需求修改顶点个数和图的内容。
以下是迪杰斯特拉算法的C语言实现: c #include<stdio.h> #include // 定义图的最大节点数 #define NODE_NUM 6 // 定义邻接矩阵表示的图 int graph[NODE_NUM][NODE_NUM] = { {0, 2, 4, 1, 0, 0}, {2, 0, 0, 3, 10, 0}, {4, 0, 0, 2, 0, 5}, {1, 3, 2, 0, 7, 8}, {0, 10, 0, 7, 0, 0}, {0, 0, 5, 8, 0, 0} }; // 执行迪杰斯特拉算法 void dijkstra(int start) { // 初始化距离和标记数组 int dist[NODE_NUM]; int visited[NODE_NUM]; for(int i = 0; i < NODE_NUM; i++) { dist[i] = INT_MAX; visited[i] = 0; } dist[start] = 0; // 循环遍历所有节点 for(int i = 0; i < NODE_NUM; i++) { // 找到距离起点最近的节点 int min_dist = INT_MAX, min_index = -1; for(int j = 0; j < NODE_NUM; j++) { if(!visited[j] && dist[j] < min_dist) { min_dist = dist[j]; min_index = j; } } // 标记该节点已访问 visited[min_index] = 1; // 更新该节点的邻居节点的距离 for(int j = 0; j < NODE_NUM; j++) { if(graph[min_index][j] && dist[min_index] != INT_MAX && dist[min_index] + graph[min_index][j] < dist[j]) { dist[j] = dist[min_index] + graph[min_index][j]; } } } // 输出最短路径 printf("从节点%d出发到各节点的最短路径长度为:\n", start); for(int i = 0; i < NODE_NUM; i++) { printf("到节点%d的最短路径长度为:%d\n", i, dist[i]); } } int main() { // 从节点0出发执行迪杰斯特拉算法 dijkstra(0); return 0; } 以上实现采用邻接矩阵表示图,使用了一个数组dist来记录起点到各个节点的最短距离,使用一个数组visited来记录是否访问过某个节点。在遍历所有节点的过程中,每次找到距离起点最近的节点,标记该节点已访问,并更新该节点的所有邻居节点的距离。最后输出起点到各个节点的最短距离。
好的,我可以为您提供一个简单的蚁群算法的C语言实现代码示例,代码如下: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #define MAX_CITY 20 // 最大城市数量 #define MAX_ANT 20 // 最大蚂蚁数量 #define ALPHA 1.0 // 信息素重要程度因子 #define BETA 2.0 // 启发函数重要程度因子 #define RHO 0.5 // 信息素挥发因子 #define Q 100 // 常量因子 #define MAX_TIMES 100 // 最大迭代次数 double city_distance[MAX_CITY][MAX_CITY]; // 城市间距离矩阵 double pheromone[MAX_CITY][MAX_CITY]; // 信息素矩阵 int ant_path[MAX_ANT][MAX_CITY]; // 蚂蚁路径记录 double ant_distance[MAX_ANT]; // 蚂蚁路径长度 void init() { // 初始化城市间距离矩阵和信息素矩阵 // ... } void ant_search() { for (int t = 0; t < MAX_TIMES; t++) { // 每只蚂蚁按照概率选择下一个城市,并更新路径和长度 // ... // 更新信息素矩阵 // ... } } int main() { srand(time(NULL)); init(); // 初始化 for (int i = 0; i < MAX_ANT; i++) { ant_path[i][0] = rand() % MAX_CITY; // 随机选择一个起点 ant_distance[i] = 0.0; // 初始路径长度为0 } ant_search(); // 开始蚁群搜索 // 输出最短路径和长度 // ... return 0; } 这个代码示例实现了一个简单的蚁群算法,包括城市间距离矩阵、信息素矩阵、蚂蚁路径记录和长度等重要数据结构,以及初始化、蚁群搜索和输出结果等核心函数。您可以根据自己的需求进行修改和扩展。
以下是使用C语言实现的Dijkstra算法代码,假设图的邻接矩阵已经定义为graph[][],起点为start,终点为end,节点总数为n。 c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <stdbool.h> #define MAX_NODES 100 #define INF 1000000 int graph[MAX_NODES][MAX_NODES]; int dist[MAX_NODES]; bool visited[MAX_NODES]; int dijkstra(int start, int end, int n) { // 初始化距离数组和访问标记数组 for (int i = 0; i < n; i++) { dist[i] = INF; visited[i] = false; } dist[start] = 0; // 循环n次,每次找到一个未访问节点中距离起点最近的节点 for (int i = 0; i < n; i++) { int min_dist = INF, min_node = -1; for (int j = 0; j < n; j++) { if (!visited[j] && dist[j] < min_dist) { min_dist = dist[j]; min_node = j; } } // 如果找不到未访问节点,则退出循环 if (min_node == -1) break; // 标记该节点为已访问 visited[min_node] = true; // 更新与该节点相邻的未访问节点的距离 for (int j = 0; j < n; j++) { if (!visited[j] && graph[min_node][j] != INF) { int new_dist = dist[min_node] + graph[min_node][j]; if (new_dist < dist[j]) { dist[j] = new_dist; } } } } // 返回起点到终点的最短距离 return dist[end]; } int main() { int n, m, start, end; scanf("%d%d%d%d", &n, &m, &start, &end); // 初始化图的邻接矩阵 for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < n; j++) { if (i == j) { graph[i][j] = 0; } else { graph[i][j] = INF; } } } // 读入边的信息并更新邻接矩阵 for (int i = 0; i < m; i++) { int u, v, w; scanf("%d%d%d", &u, &v, &w); graph[u][v] = graph[v][u] = w; } // 调用Dijkstra算法计算最短距离 int shortest_dist = dijkstra(start, end, n); // 输出结果 printf("%d\n", shortest_dist); return 0; } 需要注意的是,如果图中存在负权边,则Dijkstra算法无法正确计算最短路径。此时可以使用Bellman-Ford算法或者SPFA算法来计算最短路径。

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