if,else if,else三分支举例

假设有一个程序，需要根据用户输入的分数等级来输出相应的评价，可以使用if、else if、else语句来实现三分支逻辑，如下所示：

score = int(input("请输入你的分数："))

if score >= 90:
    print("优秀")
elif score >= 60:
    print("良好")
else:
    print("不及格")

这段代码中，首先读取用户输入的分数，然后使用if判断分数是否大于等于90分，如果是，则输出“优秀”。如果不是，则使用elif判断分数是否大于等于60分，如果是，则输出“良好”。如果都不满足，则默认分数小于60分，输出“不及格”。这样就实现了一个简单的三分支逻辑。

相关问题

应用于求解四方演化博弈问题的差分进化算法的matlab代码举例，包含实验数据

以下是一个使用差分进化算法求解四方演化博弈问题的 MATLAB 代码示例：

% 定义博弈矩阵
payoff_matrix = [1, 3, 0, 5; 
                 0, 2, 4, 1; 
                 3, 1, 2, 0; 
                 2, 4, 1, 3];

% 定义差分进化算法参数
pop_size = 50; % 种群大小
max_generations = 100; % 最大迭代次数
F = 0.5; % 缩放因子
CR = 0.9; % 交叉概率

% 初始化种群
population = rand(pop_size, 4); % 每个个体有四个策略值，取值范围[0,1]

% 迭代优化
for generation = 1:max_generations
    % 计算适应度函数值
    fitness = zeros(pop_size, 1);
    for i = 1:pop_size
        fitness(i) = calculate_fitness(population(i, :), payoff_matrix);
    end
    
    % 更新种群
    new_population = zeros(pop_size, 4);
    for i = 1:pop_size
        % 随机选择三个不同的个体作为参考向量
        idx = randperm(pop_size, 3);
        x1 = population(idx(1), :);
        x2 = population(idx(2), :);
        x3 = population(idx(3), :);
        
        % 变异操作
        mutant = x1 + F * (x2 - x3);
        
        % 交叉操作
        trial = crossover(mutant, population(i, :), CR);
        
        % 选择操作
        if calculate_fitness(trial, payoff_matrix) >= fitness(i)
            new_population(i, :) = trial;
        else
            new_population(i, :) = population(i, :);
        end
    end
    
    population = new_population;
end

% 计算最优策略
best_strategy = population(1, :);
best_fitness = calculate_fitness(best_strategy, payoff_matrix);

% 打印结果
disp('最优策略：');
disp(best_strategy);
disp('最优适应度：');
disp(best_fitness);

% 定义适应度计算函数
function fitness = calculate_fitness(strategy, payoff_matrix)
    fitness = strategy * payoff_matrix * strategy';
end

% 定义交叉操作函数
function trial = crossover(mutant, target, CR)
    mask = rand(size(mutant)) < CR;
    trial = target .* mask + mutant .* (1 - mask);
end

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体问题进行调整和扩展。同时，你可以根据需要修改博弈矩阵和算法参数来进行实验。

举例一个用弦截法求解非线性方程的matlab代码，要求不适用function函数

弦截法（Bisection Method）是一种数值解非线性方程的传统方法，它通过不断将区间二分来逼近根的位置。以下是使用循环结构实现的一个简单的Matlab代码示例，不直接使用`function`函数：

% 定义目标函数
f = @(x) x^3 - 2*x^2 + x - 2; % 这里假设我们有一个三次方程

% 输入初始区间
a = 0;
b = 2;

% 设置精度和最大迭代次数
tol = 1e-6;
max_iter = 100;

% 初始化计数器和中间值
iter = 1;
c = a;

while abs(a - b) > tol && iter < max_iter
    c = (a + b) / 2; % 计算新中点
    if f(c) == 0 || (f(a)*f(c) < 0) % 判断中点是否为根或两侧异号
        b = c; % 更新右端点
    else
        a = c; % 更新左端点
    end
    iter++; % 增加迭代次数
end

% 检查是否有解
if iter == max_iter
    disp('Maximum iterations reached without convergence.');
else
    fprintf('Root found at x ≈ %.4f\n', c);
end