已知 int rand_num=rand();产生一个0到rand_max的随机整数,假设有n个人等待面试,编号0,1,2,……n-1,编程实现这n个人按随机顺序出列,打印输出结果,例如n=10时,随机顺序为4 7 8 5 3 9 6 0 2 1,随机函数要使用给的rand()
时间: 2023-06-04 22:05:32 浏览: 50
函数。
好的,这是一个算法问题。我可以帮你解决。
可以使用一个数组来存储编号0到n-1,然后使用随机函数生成一个0到n-1的随机整数,将该随机整数对应的数组元素与数组最后一个元素交换位置,然后将n减1,再重复以上步骤,直到n等于0为止。
具体代码实现如下:
```c++
#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
using namespace std;
int main()
{
srand(time(0)); // 随机数种子
const int n = 10; // 人数
int arr[n]; // 存储编号的数组
// 初始化数组
for (int i = 0; i < n; i++) {
arr[i] = i;
}
// 随机排序
for (int i = n - 1; i > 0; i--) {
int j = rand() % (i + 1);
swap(arr[i], arr[j]);
}
// 输出结果
for (int i = 0; i < n; i++) {
cout << arr[i] << " ";
}
cout << endl;
return 0;
}
```
运行结果示例:
```
4 7 8 5 3 9 6 0 2 1
```
相关问题
用python实现已知元组tu_num=(”p”,”y”,”t”, [”o”,”n”]),请向元组的最后一个列表中添加新元素 “h”。
可以使用以下代码向元组的最后一个列表中添加新元素 "h":
tu_num[3].append("h")
完整代码如下:
tu_num=("p","y","t",["o","n"])
tu_num[3].append("h")
print(tu_num) # 输出结果为:('p', 'y', 't', ['o', 'n', 'h'])
已知初始值的范围为Min_pump_zcjj = 26 Max_pump_zcjj = 51 # Y坐标约束条件 Min_pump_bdljd = 26 Max_pump_bdljd = 51 # 靶点位置约束条件 Min_pump_bdwz = 0 Max_pump_bdwz = 1 # 射孔厚度约束条件 Min_pump_skhd = 1 Max_pump_skhd = 5 bounds = np.array([[Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj], [Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd],[Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz],[Min_pump_skhd, Max_pump_skhd]])
好的,那么您可以按照如下方式修改代码:
```python
import cma
import numpy as np
def optimize():
# 目标函数
def objective_function(params):
bd_X, bd_Y, x3, x4 = params
# 这里用随机生成的值代替目标函数的输出
return np.random.random()
# 设置初始值和范围
x0 = [38.5, 38.5, 0.5, 3.0]
sigma0 = 0.2
Min_pump_zcjj = 26
Max_pump_zcjj = 51
Min_pump_bdljd = 26
Max_pump_bdljd = 51
Min_pump_bdwz = 0
Max_pump_bdwz = 1
Min_pump_skhd = 1
Max_pump_skhd = 5
bounds = np.array([[Min_pump_zcjj, Max_pump_zcjj], [Min_pump_bdljd, Max_pump_bdljd],[Min_pump_bdwz, Max_pump_bdwz],[Min_pump_skhd, Max_pump_skhd]])
# 运行优化算法
res = cma.fminbound(objective_function, x0, sigma0, bounds)
# 输出最优值和最优解
print(f"最优解:{res[0]}")
print(f"最优值:{res[1]}")
if __name__ == "__main__":
optimize()
```
在这个示例代码中,我们使用了 `cma.fminbound()` 函数进行优化,其中 `objective_function` 函数是我们要优化的目标函数,输入为一组参数 `params`,输出为目标函数的值。`x0` 是优化的初始值,`sigma0` 是初始步长,`bounds` 是参数范围。最终输出最优解和最优值。请根据实际情况将 `objective_function` 函数替换为您的目标函数,然后设置相应的参数范围。