帮我写一个递归清除方块的c语言代码

时间: 2023-08-28 10:29:11 浏览: 38
好的,以下是一个简单的递归清除方块的C语言代码: ```c void clearBlock(int x, int y, char board[][10]) { // 如果点已经在棋盘外或者已经被清除,则返回 if (x < 0 || y < 0 || x >= 10 || y >= 10 || board[x][y] == ' ') { return; } // 清除当前点 board[x][y] = ' '; // 递归清除上下左右四个方向的点 clearBlock(x-1, y, board); clearBlock(x+1, y, board); clearBlock(x, y-1, board); clearBlock(x, y+1, board); } ``` 这个函数接受三个参数:`x`和`y`表示要清除的方块的坐标,`board`表示当前棋盘的状态。函数会首先判断当前坐标是否越界或者已经被清除,如果是则直接返回;否则将当前坐标的方块清除,并递归清除上下左右四个方向的方块。
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帮我写一个递归清除方块的代码

好的,以下是一个递归清除方块的示例代码: ```python def clear_blocks(board, row, col): """ 递归清除方块的函数 :param board: 游戏面板,用二维数组表示 :param row: 当前方块的行号 :param col: 当前方块的列号 """ # 获取游戏面板的行数和列数 row_num, col_num = len(board), len(board[0]) # 如果当前方块的行号或列号越界,或者当前方块已被清除,则直接返回 if row < 0 or row >= row_num or col < 0 or col >= col_num or board[row][col] == 0: return # 清除当前方块 board[row][col] = 0 # 递归清除当前方块周围的方块 clear_blocks(board, row-1, col) clear_blocks(board, row+1, col) clear_blocks(board, row, col-1) clear_blocks(board, row, col+1) ``` 这个函数接收一个游戏面板的二维数组 `board`,以及一个需要清除的方块的行号 `row` 和列号 `col`。首先判断当前方块是否越界或者已经被清除,如果是,则直接返回;否则将当前方块清除,并递归清除当前方块周围的方块。递归的终止条件是在边界外或者已经被清除。

帮我写一个快速排序的C语言代码

### 回答1: 好的,以下是快速排序的 C 代码实现: ```c #include <stdio.h> void swap(int* a, int* b) { int tmp = *a; *a = *b; *b = tmp; } int partition(int arr[], int low, int high) { int pivot = arr[high]; int i = (low - 1); for (int j = low; j <= high - 1; j++) { if (arr[j] < pivot) { i++; swap(&arr[i], &arr[j]); } } swap(&arr[i + 1], &arr[high]); return (i + 1); } void quickSort(int arr[], int low, int high) { if (low < high) { int pi = partition(arr, low, high); quickSort(arr, low, pi - 1); quickSort(arr, pi + 1, high); } } int main() { int arr[] = { 10, 7, 8, 9, 1, 5 }; int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); quickSort(arr, 0, n - 1); printf("Sorted array: "); for (int i = 0; i < n; i++) { printf("%d ", arr[i]); } printf("\n"); return 0; } ``` 该代码实现了快速排序算法,时间复杂度为 O(nlogn)。 ### 回答2: 当然可以!下面是一个简单的C语言快速排序算法的代码示例: ```c #include <stdio.h> // 交换两个元素的位置 void swap(int* a, int* b) { int temp = *a; *a = *b; *b = temp; } // 将pivot放到正确的位置,并返回其索引 int partition(int arr[], int low, int high) { int pivot = arr[high]; // 选取最后一个元素作为pivot int i = low - 1; // 最小元素的索引 for (int j = low; j <= high - 1; j++) { // 如果当前元素小于等于pivot,则交换它与较小元素的位置 if (arr[j] <= pivot) { i++; swap(&arr[i], &arr[j]); } } // 交换pivot和较小元素的位置 swap(&arr[i + 1], &arr[high]); return (i + 1); } // 快速排序函数 void quickSort(int arr[], int low, int high) { if (low < high) { // 划分数组,并获取pivot的索引 int pivotIndex = partition(arr, low, high); // 递归排序pivot左边的子数组 quickSort(arr, low, pivotIndex - 1); // 递归排序pivot右边的子数组 quickSort(arr, pivotIndex + 1, high); } } // 测试快速排序算法 int main() { int arr[] = {64, 7, 89, 12, 37, 31, 9}; int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); printf("排序前的数组:\n"); for (int i = 0; i < n; i++) { printf("%d ", arr[i]); } quickSort(arr, 0, n - 1); printf("\n排序后的数组:\n"); for (int i = 0; i < n; i++) { printf("%d ", arr[i]); } return 0; } ``` 以上代码实现了一个简单的快速排序算法。该算法首先选择最后一个元素作为pivot,然后通过划分数组将比pivot小的元素放在其左边,大的放在右边,然后递归地对两边的子数组进行排序。最后,打印出排序前后的数组以进行验证。 您可以根据自己的需求和细节对代码进行调整和改进。希望能帮到您! ### 回答3: 快速排序是一种常用的高效排序算法。它的基本思想是选择一个基准数,通过一趟排序将数组分为两个部分,其中一部分的所有数都比基准数小,另一部分的所有数都比基准数大,然后递归地将两部分进行排序,最终得到有序的数组。以下是用C语言实现快速排序的代码: ```c #include <stdio.h> void qsort(int arr[], int left, int right){ int i, j, temp, pivot; if(left < right){ pivot = left; //将基准数设置为最左边的数 i = left; j = right; while(i < j){ while(arr[i] <= arr[pivot] && i < right) //从左侧找到比基准数大的数 i++; while(arr[j] > arr[pivot]) //从右侧找到比基准数小的数 j--; if(i < j){ //交换找到的两个数 temp = arr[i]; arr[i] = arr[j]; arr[j] = temp; } } temp = arr[pivot]; //将基准数放到中间位置 arr[pivot] = arr[j]; arr[j] = temp; qsort(arr, left, j-1); //递归排序基准数左边的部分 qsort(arr, j+1, right); //递归排序基准数右边的部分 } } int main() { int arr[] = {9, 8, 7, 6, 5, 4, 3, 2, 1}; int len = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); qsort(arr, 0, len-1); printf("排序后的数组:"); for(int i=0; i<len; i++){ printf("%d ", arr[i]); } return 0; } ``` 以上是一个使用C语言实现的快速排序算法。这段代码首先定义了一个`qsort()`函数,用于进行快速排序。在`main()`函数中,我们声明了一个整数数组`arr`作为排序示例,然后调用`qsort()`函数对数组进行排序。最后输出排序后的数组。

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以下是用matlab绘制高斯色噪声情况下频率估计CRLB的代码: ```matlab % 参数设置 N = 100; % 信号长度 se = 0.5; % 噪声方差 w = zeros(N,1); % 高斯色噪声 w(1) = randn(1)*sqrt(se); for n = 2:N w(n) = 0.8*w(n-1) + randn(1)*sqrt(se); end % 计算频率估计CRLB fs = 1; % 采样频率 df = 0.01; % 频率分辨率 f = 0:df:fs/2; % 频率范围 M = length(f); CRLB = zeros(M,1); for
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