f+g+a>=15 g+a+b>=18 a+b+c>=25 b+c+d>=19 c+d+e>=31 d+e+f>=45 e+f+g>=47 minz=a+b+c+d+e+f+g的不用任何库的C语言代码

以下是不使用任何库的 C 语言代码：

#include <stdio.h>

int main() {
    int f, g, a, b, c, d, e, minz;

    scanf("%d%d%d%d%d%d%d", &f, &g, &a, &b, &c, &d, &e);

    minz = a + b + c + d + e + f + g;
    if (f + g + a < minz) minz = f + g + a;
    if (g + a + b < minz) minz = g + a + b;
    if (a + b + c < minz) minz = a + b + c;
    if (b + c + d < minz) minz = b + c + d;
    if (c + d + e < minz) minz = c + d + e;
    if (d + e + f < minz) minz = d + e + f;
    if (e + f + g < minz) minz = e + f + g;

    printf("%d", minz);

    return 0;
}

这个代码中，我们使用 `scanf` 函数读入 `f, g, a, b, c, d, e` 的值，然后根据给定的不等式，求出 `minz` 的最小值，最后输出即可。

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f+g+a>=15 g+a+b>=18 a+b+c>=25 b+c+d>=19 c+d+e>=31 d+e+f>=45 e+f+g>=47 minz=a+b+c+d+e+f+g的C语言代码

下面是一个实现上述线性规划问题的C语言代码，使用GLPK库求解：

#include <stdio.h>
#include <glpk.h>

int main()
{
    glp_prob *lp;
    int ia[1+1000], ja[1+1000];
    double ar[1+1000], z;
    int ret;
    
    // 创建一个线性规划问题
    lp = glp_create_prob();
    glp_set_prob_name(lp, "example");
    
    // 添加变量
    glp_add_cols(lp, 7);
    glp_set_col_name(lp, 1, "f");
    glp_set_col_kind(lp, 1, GLP_CV);
    glp_set_col_bnds(lp, 1, GLP_LO, 0.0, 0.0);
    glp_set_col_name(lp, 2, "g");
    glp_set_col_kind(lp, 2, GLP_CV);
    glp_set_col_bnds(lp, 2, GLP_LO, 0.0, 0.0);
    glp_set_col_name(lp, 3, "a");
    glp_set_col_kind(lp, 3, GLP_CV);
    glp_set_col_bnds(lp, 3, GLP_LO, 0.0, 0.0);
    glp_set_col_name(lp, 4, "b");
    glp_set_col_kind(lp, 4, GLP_CV);
    glp_set_col_bnds(lp, 4, GLP_LO, 0.0, 0.0);
    glp_set_col_name(lp, 5, "c");
    glp_set_col_kind(lp, 5, GLP_CV);
    glp_set_col_bnds(lp, 5, GLP_LO, 0.0, 0.0);
    glp_set_col_name(lp, 6, "d");
    glp_set_col_kind(lp, 6, GLP_CV);
    glp_set_col_bnds(lp, 6, GLP_LO, 0.0, 0.0);
    glp_set_col_name(lp, 7, "e");
    glp_set_col_kind(lp, 7, GLP_CV);
    glp_set_col_bnds(lp, 7, GLP_LO, 0.0, 0.0);
    
    // 添加约束
    glp_add_rows(lp, 6);
    glp_set_row_name(lp, 1, "c1");
    ia[1] = 1, ja[1] = 1, ar[1] = 1.0;
    ia[2] = 1, ja[2] = 2, ar[2] = 1.0;
    ia[3] = 1, ja[3] = 3, ar[3] = 1.0;
    glp_set_mat_row(lp, 1, 3, ia, ja, ar);
    glp_set_row_bnds(lp, 1, GLP_LO, 15.0, 0.0);
    glp_set_row_name(lp, 2, "c2");
    ia[1] = 1, ja[1] = 2, ar[1] = 1.0;
    ia[2] = 1, ja[2] = 3, ar[2] = 1.0;
    ia[3] = 1, ja[3] = 4, ar[3] = 1.0;
    glp_set_mat_row(lp, 2, 3, ia, ja, ar);
    glp_set_row_bnds(lp, 2, GLP_LO, 18.0, 0.0);
    glp_set_row_name(lp, 3, "c3");
    ia[1] = 1, ja[1] = 3, ar[1] = 1.0;
    ia[2] = 1, ja[2] = 4, ar[2] = 1.0;
    ia[3] = 1, ja[3] = 5, ar[3] = 1.0;
    glp_set_mat_row(lp, 3, 3, ia, ja, ar);
    glp_set_row_bnds(lp, 3, GLP_LO, 25.0, 0.0);
    glp_set_row_name(lp, 4, "c4");
    ia[1] = 1, ja[1] = 4, ar[1] = 1.0;
    ia[2] = 1, ja[2] = 5, ar[2] = 1.0;
    ia[3] = 1, ja[3] = 6, ar[3] = 1.0;
    glp_set_mat_row(lp, 4, 3, ia, ja, ar);
    glp_set_row_bnds(lp, 4, GLP_LO, 19.0, 0.0);
    glp_set_row_name(lp, 5, "c5");
    ia[1] = 1, ja[1] = 5, ar[1] = 1.0;
    ia[2] = 1, ja[2] = 6, ar[2] = 1.0;
    ia[3] = 1, ja[3] = 1, ar[3] = 1.0;
    glp_set_mat_row(lp, 5, 3, ia, ja, ar);
    glp_set_row_bnds(lp, 5, GLP_LO, 31.0, 0.0);
    glp_set_row_name(lp, 6, "c6");
    ia[1] = 1, ja[1] = 6, ar[1] = 1.0;
    ia[2] = 1, ja[2] = 7, ar[2] = 1.0;
    ia[3] = 1, ja[3] = 1, ar[3] = 1.0;
    glp_set_mat_row(lp, 6, 3, ia, ja, ar);
    glp_set_row_bnds(lp, 6, GLP_LO, 45.0, 0.0);
    
    // 设置目标函数
    ia[1] = 1, ja[1] = 3, ar[1] = 1.0;
    ia[2] = 1, ja[2] = 4, ar[2] = 1.0;
    ia[3] = 1, ja[3] = 5, ar[3] = 1.0;
    ia[4] = 1, ja[4] = 6, ar[4] = 1.0;
    ia[5] = 1, ja[5] = 7, ar[5] = 1.0;
    glp_set_obj_coef(lp, 3, 1.0);
    glp_set_obj_coef(lp, 4, 1.0);
    glp_set_obj_coef(lp, 5, 1.0);
    glp_set_obj_coef(lp, 6, 1.0);
    glp_set_obj_coef(lp, 7, 1.0);
    glp_set_obj_dir(lp, GLP_MIN);
    
    // 求解线性规划问题
    glp_simplex(lp, NULL);
    ret = glp_get_status(lp);
    
    // 获取结果
    if (ret == GLP_OPT)
    {
        z = glp_get_obj_val(lp);
        printf("optimal solution z = %g\n", z);
    }
    else
    {
        printf("no optimal solution\n");
    }
    
    // 释放内存
    glp_delete_prob(lp);
    
    return 0;
}

在这个例子中，我们首先创建一个线性规划问题，然后添加变量和约束，设置目标函数，调用glp_simplex函数求解线性规划问题，并获取结果。最后，我们释放内存并结束程序。

需要注意的是，这个线性规划问题是一个混合整数规划问题，但我们没有对变量进行整数约束。如果需要对变量进行整数约束，可以使用GLPK的整数规划求解器。

f+g+a>=15 g+a+b>=18 a+b+c>=25 b+c+d>=19 c+d+e>=31 d+e+f>=45 e+f+g>=47 minz=a+b+c+d+e+f+g求解线性规划问题，不用任何库的C语言代码

要求解线性规划问题，可以使用单纯形法（simplex method）来解决。以下是使用单纯形法求解的 C 语言代码：

#include <stdio.h>

#define M 6  // 约束数量
#define N 7  // 变量数量（包括 z）

// 求解线性规划问题
int simplex(double a[][N], int m, int n) {
    int i, j, k;
    double p, q;

    while (1) {
        // 查找最小的负系数
        j = 1;
        for (i = 2; i <= n; i++) {
            if (a[0][i] < a[0][j]) {
                j = i;
            }
        }

        if (a[0][j] >= 0) {
            break;  // 所有系数都非负，结束循环
        }

        // 查找最小比率
        k = -1;
        for (i = 1; i <= m; i++) {
            if (a[i][j] > 0) {
                if (k == -1) {
                    k = i;
                } else if (a[i][0] / a[i][j] < a[k][0] / a[k][j]) {
                    k = i;
                }
            }
        }

        if (k == -1) {
            return -1;  // 最优值为无穷大，结束循环
        }

        // 进行高斯消元
        p = a[k][j];
        for (i = 0; i <= n; i++) {
            a[k][i] /= p;
        }

        for (i = 0; i <= m; i++) {
            if (i != k) {
                q = a[i][j];
                for (j = 0; j <= n; j++) {
                    a[i][j] -= q * a[k][j];
                }
            }
        }
    }

    return 0;  // 求解成功
}

int main() {
    double a[M + 1][N + 1] = {
        {1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0},  // 目标函数
        {1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 15},  // 约束 1
        {0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 18},  // 约束 2
        {0, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 25},  // 约束 3
        {0, 0, 0, 1, 1, 1, 0, 19},  // 约束 4
        {0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 31},  // 约束 5
        {1, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 47},  // 约束 6
    };

    int i, j, ret;
    double minz;

    ret = simplex(a, M, N);

    if (ret == -1) {
        printf("无解\n");
    } else {
        minz = -a[0][0];
        printf("最小值为 %.2lf\n", minz);

        printf("x = ");
        for (j = 1; j <= N - 1; j++) {
            for (i = 1; i <= M; i++) {
                if (a[i][j] == 1) {
                    printf("%.2lf ", a[i][0]);
                    break;
                }
            }

            if (i > M) {
                printf("0 ");
            }
        }

        printf("\n");
    }

    return 0;
}

这个代码中，我们先将线性规划问题转换为标准形式，然后使用单纯形法求解。在单纯形法中，我们首先查找目标函数中最小的负系数所对应的列，然后在该列中查找最小比率所对应的行。接着，我们进行高斯消元，将该行变为主元行，并在其他行中消去该列的系数。最后，我们重复这个过程，直到所有系数都非负为止，此时得到的目标函数值即为最小值。