系统给定外部整型变量n、j、jmin和整型二维数组a (不需要自行定义)。编写程序，求n*n二维数组a中第j列的元素最小值jmin.C语言

你可以使用以下代码来求出二维数组 a 中第 j 列的元素最小值 jmin:

#include <stdio.h>

int main() {
    int n, j, jmin;
    int a[n][n];

    // 在此处输入 n、j 和数组 a 的值

    jmin = a[0][j]; // 先将 jmin 设为第 j 列的第一个元素
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        if (a[i][j] < jmin) {
            jmin = a[i][j];
        }
    }

    printf("jmin = %d\n", jmin); // 输出 jmin 的值

    return 0;
}

这段代码首先将 jmin 设为第 j 列的第一个元素，然后从第 j 列的第二个元素开始，依次比较每个元素与 jmin 的值，如果发现某个元素比 jmin 小，就将 jmin 的值设为该元素的值。最后，输出 jmin 的值。

希望这能帮到你！

相关问题

利用运输问题的位势法和闭回路法求最优解的python代码

位势法和闭回路法都是用于求解运输问题的算法。下面是一个运输问题的Python代码示例，使用位势法和闭回路法求解最优解。

import numpy as np

# 运输问题数据
cost = np.array([[5, 2, 7, 8], [9, 3, 2, 5], [3, 1, 8, 6]])
supply = np.array([150, 200, 100])
demand = np.array([100, 150, 100, 100])

# 位势法
def potential(cost, supply, demand):
    m, n = cost.shape
    u = np.zeros(m)
    v = np.zeros(n)
    u[0] = 0

    for _ in range(m + n):
        for i in range(m):
            for j in range(n):
                if supply[i] > 0 and demand[j] > 0 and u[i] + v[j] == cost[i, j]:
                    supply[i] -= min(supply[i], demand[j])
                    demand[j] -= min(supply[i], demand[j])
                    u[i] = cost[i, j] - v[j]
    
        for j in range(n):
            for i in range(m):
                if supply[i] > 0 and demand[j] > 0 and u[i] + v[j] == cost[i, j]:
                    supply[i] -= min(supply[i], demand[j])
                    demand[j] -= min(supply[i], demand[j])
                    v[j] = cost[i, j] - u[i]
    
    return u, v

u, v = potential(cost, supply, demand)
print("u =", u)
print("v =", v)

# 闭回路法
def closed_path(cost, supply, demand, u, v):
    m, n = cost.shape
    x = np.zeros((m, n))
    while True:
        # 计算最小非基变量
        minval = float('inf')
        for i in range(m):
            for j in range(n):
                if u[i] + v[j] - cost[i, j] < minval and supply[i] > 0 and demand[j] > 0:
                    minval = u[i] + v[j] - cost[i, j]
                    imin, jmin = i, j
        
        # 计算闭回路
        path = [(imin, jmin)]
        while True:
            i, j = path[-1]
            if x[i, j] == 1:
                break
            else:
                for k in range(n):
                    if x[i, k] == 1:
                        path.append((i, k))
                        break
                else:
                    for k in range(m):
                        if x[k, j] == 1:
                            path.append((k, j))
                            break
        
        # 计算闭回路中的最小量
        delta = float('inf')
        for k in range(1, len(path), 2):
            i, j = path[k]
            delta = min(delta, supply[i])
        
        # 更新x和supply、demand
        for k in range(1, len(path), 2):
            i, j = path[k]
            x[i, j] = 1
            supply[i] -= delta
            demand[j] -= delta
        
        # 判断是否结束
        if np.all(x > 0):
            break
    
    return x

x = closed_path(cost, supply, demand, u, v)
print("x =", x)

# 计算最小成本
min_cost = np.sum(x * cost)
print("Minimum Cost =", min_cost)

以上代码中，`potential`函数使用位势法求解最优解，返回u和v；`closed_path`函数使用闭回路法求解最优解，返回x；最后计算最小成本。你可以根据自己的需要修改和扩展这个代码。

最优控制matlab程序

最优控制问题通常可以使用数值优化方法来求解。Matlab中可以使用优化工具箱中的函数来实现最优控制问题的求解。

以下是一个最优控制的例子程序：

% 最优控制问题求解
% 系统模型：x' = Ax + Bu
% 目标函数：J = ∫(x'Qx + u'Ru)dt
% 约束条件：x(0) = x0, x(T) = xT

% 系统参数
A = [0 1; -1 0];
B = [0; 1];

% 目标函数权重矩阵
Q = [1 0; 0 1];
R = 1;

% 初始状态和目标状态
x0 = [1; 0];
xT = [0; 0];

% 时间区间和离散时间步长
T = 10;
N = 100;

% 离散时间步长
dt = T/N;

% 定义目标函数
J = @(U)cost_function(U, A, B, Q, R, x0, xT, dt);

% 定义约束条件
nonlcon = @(U)constraint_function(U, A, B, x0, xT, dt);

% 初始值
U0 = zeros(N, 1);

% 最优化求解
options = optimoptions('fmincon', 'Display', 'iter', 'Algorithm', 'sqp');
[U, Jmin] = fmincon(J, U0, [], [], [], [], [], [], nonlcon, options);

% 绘制结果
t = linspace(0, T, N);
x = zeros(2, N);
x(:, 1) = x0;
for i = 2:N
    x(:, i) = expm(A*dt)*x(:, i-1) + B*U(i-1)*dt;
end

figure;
plot(t, x(1, :));
xlabel('Time (s)');
ylabel('Position (m)');
title('Optimal Control Trajectory');

figure;
plot(t, U);
xlabel('Time (s)');
ylabel('Control Input');
title('Optimal Control Input');

fprintf('Minimum Cost: %f\n', Jmin);

其中，cost_function和constraint_function分别为目标函数和约束条件的函数实现。这里使用了fmincon函数进行优化求解。