simpe算法fortran代码

时间: 2023-05-13 14:03:21 浏览: 50
简单算法(Simpe Algorithm)是计算机科学中最基础的算法之一,是指通过简单的计算和比较来解决常见问题的算法。下面是一个用Fortran编写的简单算法的代码示例: ```fortran program simpe_algorithm integer :: n, i, sum sum = 0 write(*,*) '请输入n的值:' read(*,*) n do i = 1, n sum = sum + i end do write(*,*) '1到', n, '的和为:', sum end program simpe_algorithm ``` 上述代码用于计算从1到n的整数和。首先程序会询问用户输入n的值,然后通过do循环来实现累加操作。最后程序输出计算得到的结果。 该程序的逻辑非常简单,通过Fortran语言的do循环以及变量定义和赋值等基本语法来实现。这种简单算法虽然不具备高度的复杂性,但却是解决日常生活中很多问题的利器。它不仅简单易懂,而且易于实现和维护,是初学者学习编程的好入门。
相关问题

arnoldi算法fortran代码

Arnoldi算法是一种常用于求解大型稀疏矩阵特征值问题的迭代算法。下面是Arnoldi算法的Fortran代码: subroutine arnoldi(A, n, k, V, H) implicit none integer :: n, k real*8, dimension(n,n) :: A real*8, dimension(n,k+1) :: V real*8, dimension(k+1,k) :: H integer :: i, j real*8 :: r, norm do i = 1, n V(i,1) = 1d0/sqrt(real(n)) end do do j = 1, k do i = 1, n call matrix_vector_product(A, V(:,j), V(:,j+1)) do l = 1, j H(l,j) = dot_product(V(:,j+1), V(:,l)) V(:,j+1) = V(:,j+1) - H(l,j)*V(:,l) end do end do H(j+1,j) = norm2(V(:,j+1)) if (H(j+1,j) .eq. 0d0) then return end if V(:,j+1) = V(:,j+1)/H(j+1,j) end do return end subroutine 其中,A是需要计算特征值的稀疏矩阵,n是矩阵的维数,k是Arnoldi算法的迭代次数,V是正交化后的向量组,H是Hessenberg矩阵。 Arnoldi算法的基本思想是对矩阵A进行正交化,并构造一个Hessenberg矩阵H,使得A和H具有相同的特征值。算法的关键步骤是矩阵向量乘积以及向量的正交化。 在上面的代码中,matrix_vector_product函数用于计算矩阵向量乘积,dot_product函数用于计算向量的内积,norm2函数用于计算向量的范数。通过对矩阵A进行k次正交化和构造Hessenberg矩阵,可以得到A的k个近似特征值。

电梯算法fortran

很抱歉,我没有找到关于电梯算法Fortran的相关信息。但是,电梯算法是一种常见的调度算法,用于控制电梯的运行。下面是一个示例Python代码,演示了电梯算法的实现: ```python class Elevator: def __init__(self, num_floors): self.num_floors = num_floors self.current_floor = 1 self.direction = 1 self.requests = [] def add_request(self, floor): if floor not in self.requests: self.requests.append(floor) self.requests.sort() def move(self): if not self.requests: return if self.current_floor == self.num_floors: self.direction = -1 elif self.current_floor == 1: self.direction = 1 self.current_floor += self.direction if self.current_floor in self.requests: print(f"Stopping at floor {self.current_floor}") self.requests.remove(self.current_floor) print(f"Current floor: {self.current_floor}") self.move() elevator = Elevator(10) elevator.add_request(5) elevator.add_request(3) elevator.add_request(7) elevator.move() ``` 这个示例代码实现了一个简单的电梯调度算法,可以接受乘客的请求并按照请求的顺序进行服务。当电梯到达请求的楼层时,会停下来并等待乘客上下电梯。这个算法可以根据需要进行修改,以适应不同的电梯调度需求。

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Dijkstra算法是一种用于计算加权图中单源最短路径的算法,可以用Fortran语言实现。下面是一个简单的Fortran代码示例: fortran program Dijkstra implicit none integer, parameter :: MAX_SIZE = 100 integer, parameter :: INF = 9999 integer :: n, i, j, start integer :: graph(MAX_SIZE, MAX_SIZE) integer :: dist(MAX_SIZE) logical :: visited(MAX_SIZE) ! 读取图的大小和边的权重 print *, "请输入图的顶点数:" read *, n print *, "请输入图的邻接矩阵:" do i = 1, n do j = 1, n read *, graph(i, j) end do end do print *, "请输入起始顶点索引:" read *, start ! 初始化距离数组和访问标记数组 dist = INF visited = .false. dist(start) = 0 ! 执行Dijkstra算法 do i = 1, n ! 找到距离起始顶点最近的顶点 j = find_min(dist, visited, n) visited(j) = .true. ! 更新其他顶点的距离 do j = 1, n if (graph(i, j) /= INF .and. dist(j) > dist(i) + graph(i, j)) then dist(j) = dist(i) + graph(i, j) end if end do end do ! 输出最短路径 print *, "起始顶点到各顶点的最短路径:" do i = 1, n print *, "顶点 ", i, " 的最短距离为 ", dist(i) end do contains ! 找到未访问的顶点中距离起始顶点最近的顶点索引 function find_min(dist, visited, n) result(min_index) integer, intent(in) :: dist(:) logical, intent(in) :: visited(:) integer, intent(in) :: n integer :: i, min_index min_index = 0 do i = 1, n if (.not. visited(i) .and. (min_index == 0 .or. dist(i) < dist(min_index))) then min_index = i end if end do end function find_min end program Dijkstra 在这段Fortran代码中,我们首先读取图的顶点数和邻接矩阵作为输入。然后,我们使用Dijkstra算法计算从起始顶点到其他所有顶点的最短路径,并将结果输出。在算法的实现中,我们使用了一个辅助函数find_min来找到距离起始顶点最近且未被访问的顶点。 请注意,这只是一个简单的示例代码,并没有完整考虑错误处理、输入验证等方面。实际应用中,你可能需要根据具体需求进行适当的修改和优化。
二分法(又称二分查找)是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法。它是将目标值与数组的中间元素进行比较,并根据比较结果将搜索范围缩小一半,直到找到目标值或者确定不存在。 下面是一个使用Fortran语言实现的二分法搜索算法的示例代码: fortran program binary_search implicit none integer, parameter :: size = 10 integer :: arr(size) = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] integer :: target, low, high, mid, index write(*,*) "请输入要查找的目标值:" read(*,*) target low = 1 high = size index = -1 do while (low <= high) mid = (low + high) / 2 if (target == arr(mid)) then index = mid exit else if (target < arr(mid)) then high = mid - 1 else low = mid + 1 endif end do if (index == -1) then write(*,*) "目标值不存在于数组中。" else write(*,*) "目标值位于数组的第", index, "个位置。" endif end program binary_search 上述代码首先定义一个大小为10的有序数组arr,并接受用户输入的目标值target。然后使用low和high两个指针来表示搜索的范围,初始设置为数组的起始位置和结束位置。使用一个循环进行二分搜索,通过计算mid的值来确定中间元素的位置,如果目标值等于中间元素,则搜索结束并返回该位置。如果目标值小于中间元素,则更新high指针为mid-1,否则更新low指针为mid+1。若循环结束后仍未找到目标值,则输出目标值不存在于数组中的提示信息;否则输出目标值所在位置的信息。 希望以上回答能够满足您的需求。
以下是Fortran语言实现的多目标灰狼优化算法代码示例: PROGRAM MOGWO ! 多目标灰狼优化算法 IMPLICIT NONE INTEGER, PARAMETER :: N = 30 ! 优化问题的维数 INTEGER, PARAMETER :: M = 2 ! 目标函数的数量 INTEGER, PARAMETER :: MAX_ITER = 100 ! 最大迭代次数 INTEGER, PARAMETER :: POP_SIZE = 50 ! 种群大小 REAL, PARAMETER :: LB = -10.0 ! 优化问题的下限 REAL, PARAMETER :: UB = 10.0 ! 优化问题的上限 REAL, PARAMETER :: A = 2.0 ! 系数A REAL, PARAMETER :: R1 = 0.5 ! 系数R1 REAL, PARAMETER :: R2 = 0.5 ! 系数R2 REAL, DIMENSION(POP_SIZE, N) :: X ! 种群中所有个体的位置 REAL, DIMENSION(POP_SIZE, N) :: V ! 种群中所有个体的速度 REAL, DIMENSION(POP_SIZE, M) :: F ! 种群中所有个体的目标函数值 REAL, DIMENSION(POP_SIZE) :: D ! 种群中所有个体的拥挤度 INTEGER, DIMENSION(POP_SIZE) :: RANK ! 种群中所有个体的非支配排名 INTEGER, DIMENSION(POP_SIZE) :: CROWDING_DIST ! 种群中所有个体的拥挤距离 REAL, DIMENSION(2) :: Z ! 对于每个目标函数,种群中所有个体目标函数值的最小值 INTEGER, DIMENSION(2) :: Z_IDX ! 对于每个目标函数,最优个体在种群中的索引 REAL, DIMENSION(N) :: LB_ARR, UB_ARR ! 每个维度的下限和上限 INTEGER :: I, J, K, L, M1, M2, N1, N2, ITER, IDX1, IDX2, POP_SIZE2, RANK_SIZE REAL :: U, W, Z_MIN, Z_MAX, DIST, DIST_SUM, DIST_SUM_MAX, OBJ1, OBJ2 LOGICAL :: DOMINATES ! 初始化下限和上限 LB_ARR = LB UB_ARR = UB ! 初始化种群 DO I = 1, POP_SIZE DO J = 1, N X(I, J) = LB_ARR(J) + (UB_ARR(J) - LB_ARR(J)) * RAND() V(I, J) = 0.0 END DO END DO ! 进行迭代 DO ITER = 1, MAX_ITER ! 计算所有个体的目标函数值 DO I = 1, POP_SIZE CALL OBJECTIVE(X(I, :), F(I, :)) END DO ! 计算每个目标函数的最优值和最优个体 DO J = 1, M Z(J) = F(1, J) Z_IDX(J) = 1 DO I = 2, POP_SIZE IF (F(I, J) < Z(J)) THEN Z(J) = F(I, J) Z_IDX(J) = I END IF END DO END DO ! 计算每个个体的拥挤度 DO I = 1, POP_SIZE D(I) = 0.0 END DO DO J = 1, M CALL SORT_BY_OBJ(F(:, J), RANK) RANK_SIZE = 0 DO I = 1, POP_SIZE IF (RANK(I) == 1) THEN RANK_SIZE = RANK_SIZE + 1 END IF END DO IF (RANK_SIZE > 2) THEN CROWDING_DIST = 0 DO I = 1, POP_SIZE CROWDING_DIST(I) = CROWDING_DIST(I) + (F(RANK(I) + 1, J) - F(RANK(I) - 1, J)) / (Z(J) - Z(J)) END DO DO I = 1, POP_SIZE D(I) = D(I) + CROWDING_DIST(I) END DO END IF END DO ! 更新所有个体的速度和位置 DO I = 1, POP_SIZE DO J = 1, N V(I, J) = A * V(I, J) + R1 * RAND() * (X(Z_IDX(1), J) - X(I, J)) + R2 * RAND() * (X(Z_IDX(2), J) - X(I, J)) X(I, J) = X(I, J) + V(I, J) IF (X(I, J) < LB_ARR(J)) THEN X(I, J) = LB_ARR(J) V(I, J) = -V(I, J) ELSE IF (X(I, J) > UB_ARR(J)) THEN X(I, J) = UB_ARR(J) V(I, J) = -V(I, J) END IF END DO END DO ! 计算所有个体的目标函数值 DO I = 1, POP_SIZE CALL OBJECTIVE(X(I, :), F(I, :)) END DO ! 计算每个个体的非支配排名 DO I = 1, POP_SIZE RANK(I) = 1 DO J = 1, POP_SIZE IF (I /= J) THEN DOMINATES = .TRUE. DO K = 1, M IF (F(I, K) > F(J, K)) THEN DOMINATES = .FALSE. EXIT END IF END DO IF (DOMINATES) THEN RANK(I) = RANK(I) + 1 END IF END IF END DO END DO ! 计算每个非支配层的拥挤距离 DO J = 1, M CALL SORT_BY_OBJ(F(:, J), RANK) N1 = 1 N2 = 1 CROWDING_DIST = 0 CROWDING_DIST(1) = HUGE(0.0) CROWDING_DIST(POP_SIZE) = HUGE(0.0) DO I = 2, POP_SIZE - 1 CROWDING_DIST(I) = CROWDING_DIST(I) + (F(I + 1, J) - F(I - 1, J)) / (Z(J) - Z(J)) END DO DO I = 1, POP_SIZE IF (RANK(I) == N1) THEN N2 = N2 + 1 ELSE CALL CALC_CROWDING_DIST(CROWDING_DIST, N1, N2) N1 = RANK(I) N2 = 1 END IF CROWDING_DIST(I) = CROWDING_DIST(I) / N2 END DO CALL CALC_CROWDING_DIST(CROWDING_DIST, N1, N2) DO I = 1, POP_SIZE F(I, J + M) = CROWDING_DIST(I) END DO END DO ! 计算所有个体的拥挤度 DIST_SUM_MAX = 0.0 DO I = 1, POP_SIZE DIST_SUM = 0.0 DO J = 1, POP_SIZE IF (I /= J) THEN DIST = 0.0 DO K = 1, M DIST = DIST + (F(I, K) - F(J, K))**2 END DO DIST_SUM = DIST_SUM + SQRT(DIST) END IF END DO IF (DIST_SUM > DIST_SUM_MAX) THEN DIST_SUM_MAX = DIST_SUM END IF D(I) = DIST_SUM END DO ! 计算每个个体的非支配排名和拥挤度 POP_SIZE2 = POP_SIZE / 2 DO I = 1, POP_SIZE2 M1 = 2 * I - 1 M2 = 2 * I OBJ1 = F(M1, 1) + F(M1, 2) OBJ2 = F(M2, 1) + F(M2, 2) IF (RANK(M1) < RANK(M2) .OR. (RANK(M1) == RANK(M2) .AND. D(M1) > D(M2))) THEN X(M1, :) = X(M1, :) F(M1, :) = F(M1, :) ELSE X(M1, :) = X(M2, :) F(M1, :) = F(M2, :) END IF IF (RANK(M2) < RANK(M1) .OR. (RANK(M2) == RANK(M1) .AND. D(M2) > D(M1))) THEN X(M2, :) = X(M2, :) F(M2, :) = F(M2, :) ELSE X(M2, :) = X(M1, :) F(M2, :) = F(M1, :) END IF END DO ! 输出当前迭代次数和每个目标函数的最优值 WRITE(*, '(I4, 2(F10.6, 1X))') ITER, Z END DO END PROGRAM MOGWO ! 计算目标函数值 SUBROUTINE OBJECTIVE(X, F) IMPLICIT NONE REAL, DIMENSION(N) :: X ! 个体的位置 REAL, DIMENSION(M) :: F ! 个体的目标函数值 INTEGER :: I ! 计算目标函数值 F(1) = 0.0 F(2) = 0.0 DO I = 1, N F(1) = F(1) + X(I)**2 F(2) = F(2) + (X(I) - 2.0)**2 END DO END SUBROUTINE OBJECTIVE ! 按照目标函数值排序 SUBROUTINE SORT_BY_OBJ(F, RANK) IMPLICIT NONE REAL, DIMENSION(POP_SIZE, M) :: F ! 种群中所有个体的目标函数值 INTEGER, DIMENSION(POP_SIZE) :: RANK ! 种群中所有个体的非支配排名 INTEGER :: I, J, K, L, N_DOMINATED LOGICAL :: DOMINATES ! 初始化非支配排名 RANK = 1 ! 计算非支配排名 DO I = 1, POP_SIZE DO J = 1, POP_SIZE IF (I /= J) THEN DOMINATES = .TRUE. DO K = 1, M IF (F(I, K) > F(J, K)) THEN DOMINATES = .FALSE. EXIT END IF END DO IF (DOMINATES) THEN RANK(I) = RANK(I) + 1 END IF END IF END DO END DO ! 排序 DO I = 1, POP_SIZE - 1 DO J = I + 1, POP_SIZE IF (RANK(I) > RANK(J)) THEN L = I I = J J = L ELSE IF (RANK(I) == RANK(J)) THEN N_DOMINATED = 0 DO K = 1, M IF (F(I, K) < F(J, K)) THEN N_DOMINATED = N_DOMINATED + 1 ELSE IF (F(I, K) > F(J, K)) THEN N_DOMINATED = N_DOMINATED - 1 END IF END DO IF (N_DOMINATED > 0) THEN L = I I = J J = L END IF END IF END DO END DO END SUBROUTINE SORT_BY_OBJ ! 计算拥挤距离 SUBROUTINE CALC_CROWDING_DIST(DIST, N1, N2) IMPLICIT NONE REAL, DIMENSION(POP_SIZE) :: DIST ! 种群中所有个体的拥挤距离 INTEGER :: N1 ! 非支配层的起始排名 INTEGER :: N2 ! 非支配层的大小 INTEGER, DIMENSION(POP_SIZE) :: IDX ! 种群中所有个体的索引 INTEGER, DIMENSION(POP_SIZE) :: SORTED_IDX ! 排序后的个体索引 REAL, DIMENSION(POP_SIZE) :: SORTED_DIST ! 排序后的个体拥挤距离 INTEGER :: I, J, K, L, M ! 初始化索引 DO I = 1, POP_SIZE IDX(I) = I END DO ! 对于每个目标函数,按照目标函数值排序 DO J = 1, M DO I = 1, POP_SIZE - 1 DO K = I + 1, POP_SIZE IF (DIST(IDX(I)) < DIST(IDX(K))) THEN L = IDX(I) IDX(I) = IDX(K) IDX(K) = L END IF END DO END DO SORTED_IDX = IDX DO I = 1, POP_SIZE SORTED_DIST(I) = DIST(SORTED_IDX(I)) END DO DO I = 1, N1 - 1 SORTED_DIST(I) = 0.0 END DO DO I = N1 + N2, POP_SIZE SORTED_DIST(I) = 0.0 END DO DO I = N1, N1 + N2 - 1 IF (SORTED_DIST(I) /= HUGE(0.0)) THEN SORTED_DIST(I) = (SORTED_DIST(I + 1) - SORTED_DIST(I - 1)) / (F(SORTED_IDX(I + 1), J) - F(SORTED_IDX(I - 1), J)) END IF END DO DO I = 1, POP_SIZE DIST(SORTED_IDX(I)) = SORTED_DIST(I) END DO END DO END SUBROUTINE CALC_CROWDING_DIST 在以上代码中,OBJECTIVE子程序计算目标函数值,SORT_BY_OBJ子程序按照目标函数值排序,CALC_CROWDING_DIST子程序计算拥挤距离。主程序中的第一个循环用于初始化种群,第二个循环用于迭代,其中计算每个个体的目标函数值、拥挤度、非支配排名和拥挤距离,更新所有个体的速度和位置,输出当前迭代次数和每个目标函数的最优值。
雅可比迭代是一种用于求解线性方程组的数值算法,其本质是通过不断迭代更新方程组中各个未知数的值,直到收敛于解。在一维并行算法中,我们可以利用Fortran编程语言来实现雅可比迭代。 首先,我们需要定义一个包含方程组未知数的向量x,一个包含方程组系数矩阵的二维数组A,以及一个包含方程组右端常数的向量b。在Fortran中,我们可以使用类似以下示例的代码来定义这些变量: real, dimension(n) :: x, b real, dimension(n,n) :: A 其中n表示方程组的未知数个数。 接下来,我们可以通过循环迭代的方式来更新未知数的值。每次迭代时,我们可以使用以下类似的代码来更新x中各个元素的值: ! 并行循环迭代 do iter = 1, max_iter x_new = x !$OMP PARALLEL DO SHARED(x,x_new,A,b) do i = 1, n x_new(i) = (b(i) - dot_product(A(i,:), x) + A(i,i)*x(i)) / A(i,i) end do !$OMP END PARALLEL DO x = x_new ! 检查收敛条件 if (norm(x_new - x) < tol) then exit end if end do 在上述代码中,max_iter表示最大迭代次数,tol表示收敛条件的容忍度。dot_product函数表示向量内积,norm函数表示向量范数。内层循环中的并行化关键字!$OMP PARALLEL DO可以实现一维并行化计算。 通过以上方式,我们可以利用Fortran编写一维并行的雅可比迭代算法来解决线性方程组。这种算法的并行化可以利用现代计算机的多核心和多线程能力,提高计算效率和速度。
在 Visual Studio 2022 中运行 Fortran 代码,需要安装一个 Fortran 编译器和集成开发环境(IDE)。以下是一些常见的 Fortran 编译器和 IDE: 1. Intel Fortran 编译器:这是一个商业编译器,可以在 Intel 的官方网站上购买和下载。安装后,它会自动集成到 Visual Studio 中。 2. GFortran 编译器:这是一个免费的开源编译器,可以从 MinGW-w64 或 Cygwin 安装程序中获得。安装后,需要手动配置 Visual Studio 中的编译器路径和参数。 3. Silverfrost FTN95 编译器:这是一个商业编译器,可以在 Silverfrost 的官方网站上购买和下载。安装后,它会自动集成到 Visual Studio 中。 安装好 Fortran 编译器后,可以在 Visual Studio 中创建一个 Fortran 项目,并编写、编译和运行代码。具体操作步骤如下: 1. 打开 Visual Studio 2022,选择 "File" -> "New" -> "Project"。 2. 在 "New Project" 窗口中,选择 "Fortran" -> "Console Application",并设置项目名称和存储位置。 3. 在 "Solution Explorer" 中,右键单击 "Source Files",选择 "Add" -> "New Item",并选择 "Fortran File"。 4. 在新建的 Fortran 文件中编写代码,并保存。 5. 在菜单栏中选择 "Build" -> "Build Solution",编译代码。 6. 在菜单栏中选择 "Debug" -> "Start Without Debugging",运行代码。 注意:在编写 Fortran 代码时,需要使用 Fortran 语言的语法和规范。具体语法和规范可以参考 Fortran 语言的官方文档和教程。
以下是一个C调用Fortran的简单示例: 1.创建Fortran代码文件 在任何文本编辑器中,创建一个名为“myfunc.f90”的文件,并将以下代码粘贴到文件中: subroutine myfunc(x, y, z) real*8 x real*8 y real*8 z z = x + y return end subroutine myfunc 该代码定义了一个名为“myfunc”的Fortran子程序,该子程序将两个实数相加并将结果存储在第三个实数中。 2.编译Fortran代码 将Fortran代码编译为共享库。在终端中,进入包含“myfunc.f90”的目录,并执行以下命令: gfortran -shared -fPIC -o libmyfunc.so myfunc.f90 这将使用gfortran编译器将代码编译为共享库“libmyfunc.so”。 3.创建C代码文件 在同一目录中,创建一个名为“main.c”的文件,并将以下代码粘贴到文件中: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> extern void myfunc_(double*, double*, double*); int main() { double x = 2.0; double y = 3.0; double z; myfunc_(&x, &y, &z); printf("The sum of %f and %f is %f.\n", x, y, z); return 0; } 该代码包括头文件和使用extern关键字声明Fortran子程序的原型。在main函数中,它定义了三个double类型的变量,并将它们传递给名为“myfunc_”(注意后面的下划线)的函数。该函数将调用Fortran代码并将结果存储在第三个变量中。最后,该程序将输出添加结果。 4.编译C代码 在终端中,执行以下命令以编译C代码: gcc -c main.c gcc -o main main.o -L. -lmyfunc 第一个命令将源代码编译为目标文件“main.o”。第二个命令将目标文件链接到共享库“libmyfunc.so”。 5.运行程序 在终端中,执行以下命令以运行程序: ./main 输出应该是:“The sum of 2.000000 and 3.000000 is 5.000000。”

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