使用while循环打印* ** *** **** *****
时间: 2023-07-05 17:32:43 浏览: 48
好的,以下是使用 while 循环打印一定格式的星号的 Python 代码:
```
i = 1
while i <= 5:
j = 1
while j <= i:
print("*", end="")
j += 1
print("")
i += 1
```
这段代码会打印出如下图案:
```
*
**
***
****
*****
```
如果你想打印不同行数的星号,只需要把外部的 while 循环的判断条件替换成你需要的数字。
相关问题
unsigned char *
unsigned char *是C语言中的一种数据类型,它表示一个指向无符号字符(unsigned char)的指针。在C语言中,unsigned char *通常用于处理二进制数据或者需要直接访问内存的情况。
下面是一个使用unsigned char *的例子:
```c
#include <stdio.h>
int main() {
unsigned char *str = "Hello, World!";
while (*str) {
printf("%c ", *str);
str++;
}
return 0;
}
```
这个例子中,我们定义了一个指向无符号字符的指针str,并将其初始化为指向字符串"Hello, World!"的首字符。然后,我们使用while循环遍历字符串中的每个字符,并使用printf函数打印出每个字符。
注意:unsigned char *可以用于处理任意二进制数据,但在处理字符串时,需要确保字符串以null字符('\0')结尾,以便正确地遍历字符串。
A* 迭代算法 c++
A* 迭代算法是 A* 算法的一种变体,它可以在不知道最优解路径代价的情况下,逐步增加 A* 搜索的深度,直到找到最优解为止。以下是 A* 迭代算法的 C++ 实现:
```c++
#include <iostream>
#include <vector>
#include <queue>
#include <limits>
#include <cmath>
using namespace std;
// 定义节点类
class Node {
public:
int x, y; // 节点的坐标
double g, h; // g 和 h 值
Node *parent; // 父节点
Node(int _x, int _y) : x(_x), y(_y), g(0), h(0), parent(nullptr) {}
};
// 定义比较运算符,用于优先队列
struct CompareNode {
bool operator()(Node *n1, Node *n2) {
return n1->g + n1->h > n2->g + n2->h;
}
};
// 定义 A* 算法的迭代版
Node* AStarIterative(vector<vector<int>>& grid, int start_x, int start_y, int end_x, int end_y, double w) {
int max_depth = 100; // 最大深度
Node *result = nullptr; // 存储最优解
for (int depth = 0; depth <= max_depth; depth++) {
priority_queue<Node*, vector<Node*>, CompareNode> open_list; // 优先队列
open_list.push(new Node(start_x, start_y)); // 将起点节点加入 open_list
vector<vector<bool>> closed_list(grid.size(), vector<bool>(grid[0].size(), false)); // 标记是否已经探索过
bool found = false; // 是否找到最优解
while (!open_list.empty()) {
Node* current = open_list.top(); // 取出 open_list 中 f 值最小的节点
open_list.pop();
if (current->x == end_x && current->y == end_y) { // 到达终点
result = current;
found = true;
break;
}
if (closed_list[current->x][current->y]) { // 已经探索过该节点
continue;
}
closed_list[current->x][current->y] = true; // 标记探索过该节点
for (int dx = -1; dx <= 1; dx++) { // 遍历当前节点周围的节点
for (int dy = -1; dy <= 1; dy++) {
if (dx == 0 && dy == 0) { // 不考虑当前节点本身
continue;
}
int new_x = current->x + dx;
int new_y = current->y + dy;
if (new_x < 0 || new_x >= grid.size() || new_y < 0 || new_y >= grid[0].size()) { // 节点越界
continue;
}
if (grid[new_x][new_y] == 1) { // 节点被占用
continue;
}
double new_g = current->g + sqrt(dx * dx + dy * dy); // 计算新节点的 g 值
double new_h = w * sqrt(pow(end_x - new_x, 2) + pow(end_y - new_y, 2)); // 计算新节点的 h 值
Node* neighbor = new Node(new_x, new_y);
neighbor->g = new_g;
neighbor->h = new_h;
neighbor->parent = current;
open_list.push(neighbor); // 将新节点加入 open_list
}
}
}
if (found) { // 找到了最优解
break;
}
}
return result; // 返回最优解
}
// 打印路径
void printPath(Node* end_node) {
vector<Node*> path;
Node* current = end_node;
while (current != nullptr) {
path.push_back(current);
current = current->parent;
}
for (int i = path.size() - 1; i >= 0; i--) {
cout << "(" << path[i]->x << ", " << path[i]->y << ")";
if (i != 0) {
cout << " -> ";
}
}
cout << endl;
}
int main() {
vector<vector<int>> grid = {
{0, 0, 0, 0, 0},
{0, 1, 0, 1, 0},
{0, 1, 0, 0, 0},
{0, 1, 1, 1, 0},
{0, 0, 0, 0, 0},
};
Node* end_node = AStarIterative(grid, 0, 0, 4, 4, 1.2);
if (end_node != nullptr) {
printPath(end_node);
} else {
cout << "No path found!" << endl;
}
return 0;
}
```
在上述代码中,AStarIterative函数是 A* 迭代算法的实现,它接收一个二维矩阵grid表示地图,起点的x坐标start_x和y坐标start_y,终点的x坐标end_x和y坐标end_y,以及一个权重参数w。在 A* 迭代算法中,我们需要设置一个最大深度max_depth,表示最大搜索深度。在每次迭代中,我们都会增加搜索深度,直到找到最优解或者达到最大深度为止。
AStarIterative函数首先创建一个优先队列open_list,用于存储待扩展的节点。然后将起点节点加入open_list中。接下来创建一个二维矩阵closed_list,用于标记哪些节点已经探索过。在每次循环中,我们取出open_list中f值最小的节点,并将其从open_list中删除。如果该节点是终点,说明找到了最优解,我们将该节点返回。否则,我们标记该节点已经被探索过,并遍历其周围的节点。对于每个周围的节点,如果它已经被探索过或者被占用,我们就跳过它。否则,我们计算该节点的g值和h值,并将其加入open_list中。在计算g值时,我们使用欧几里得距离公式,计算h值时,我们使用权重参数w来调整估价函数的权重。
最后,我们在main函数中调用AStarIterative函数,并打印最优解的路径。
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