我想知道寻找主元素的算法编程用C语言

可以使用摩尔投票算法来寻找主元素，以下是C语言实现代码：

int findMajority(int arr[], int n) {
int candidate = arr[0];
int count = 1;
for (int i = 1; i < n; i++) {
if (arr[i] == candidate) {
count++;
} else {
count--;
}
if (count == 0) {
candidate = arr[i];
count = 1;
}
}
count = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (arr[i] == candidate) {
count++;
}
}
if (count > n/2) {
return candidate;
} else {
return -1;
}
}

相关问题

用c语言编程矩阵斜线求和

### 回答1：

我不太清楚，但是我可以提供一些参考资料：1. C语言中矩阵斜线求和的算法：https://www.cnblogs.com/LZB-hust/p/11895563.html2. 如何在C语言中编写矩阵斜线求和程序：https://blog.csdn.net/kangdong_/article/details/102930793. C语言实现矩阵斜线求和算法：https://blog.csdn.net/qq_27238977/article/details/84786029

### 回答2：
要用C语言编程实现矩阵斜线求和，首先需要定义一个二维数组表示矩阵，并且输入矩阵元素。然后，将所有对角线上的元素累加起来，即可得到斜线求和的结果。

具体的编程步骤如下所示：

1. 首先，定义一个常量n，表示矩阵的大小，即矩阵的行数和列数。在程序中使用#define预处理命令来定义这个常量，例如：#define n 3。

2. 接下来，定义一个二维数组matrix来表示矩阵，并用循环语句逐个输入矩阵中的元素，例如：

int matrix[n][n];
for(int i=0; i<n; i++){
   for(int j=0; j<n; j++){
       scanf("%d", &matrix[i][j]);
   }
}

3. 然后，定义一个变量sum，并初始化为0，用于保存斜线求和的结果。

4. 使用循环语句遍历矩阵的主对角线元素，将其累加到sum中，例如：

for(int i=0; i<n; i++){
   sum += matrix[i][i];
}

5. 再使用循环语句遍历矩阵的副对角线元素，将其累加到sum中，例如：

for(int i=0; i<n; i++){
   sum += matrix[i][n-i-1];
}

6. 最后，输出sum的值，即为矩阵斜线求和的结果，例如：

printf("矩阵斜线求和的结果为：%d\n", sum);

以上就是用C语言编程实现矩阵斜线求和的步骤和代码示例。根据实际情况，可以根据需要修改矩阵大小n以及输入矩阵元素的方式。

### 回答3：
要用C语言编程计算矩阵斜线的和，可以按照以下步骤进行：

1. 首先，定义一个二维数组用于存储矩阵元素。

int matrix[3][3]; // 假设矩阵大小为3x3

2. 通过循环读取矩阵的元素。

for (int i = 0; i < 3; i++) {
    for (int j = 0; j < 3; j++) {
        scanf("%d", &matrix[i][j]);
    }
}

3. 计算主对角线的和。

int diagonalSum = 0;
for (int i = 0; i < 3; i++) {
    diagonalSum += matrix[i][i];
}

4. 计算副对角线的和。

int oppositeDiagonalSum = 0;
for (int i = 0; i < 3; i++) {
    oppositeDiagonalSum += matrix[i][2-i];
}

5. 输出计算得到的两条斜线的和。

printf("主对角线的和为：%d\n", diagonalSum);
printf("副对角线的和为：%d\n", oppositeDiagonalSum);

最后，通过在主函数中调用上述代码进行测试，即可实现矩阵斜线求和的功能。

采用优先队列式分支限界法编程实现单源最短路径问题解决算法完整代码C语言从a点到d点

以下是使用Dijkstra算法的优先队列式分支限界法的完整代码，实现单源最短路径问题的解决。其中，a点为起点，d点为终点。

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdbool.h>

#define MAX_VERTEX_NUM 100  // 顶点数的最大值
#define INFINITY 0x7FFFFFFF // 表示无穷大

// 边的定义
typedef struct EdgeNode {
    int adjvex;             // 邻接点编号
    int weight;             // 权值
    struct EdgeNode *next;  // 指向下一条边的指针
} EdgeNode;

// 顶点的定义
typedef struct VertexNode {
    int data;               // 顶点信息
    EdgeNode *first_edge;   // 边表头指针
} VertexNode;

VertexNode G[MAX_VERTEX_NUM];   // 图的邻接表表示
int dist[MAX_VERTEX_NUM];       // 存储起点到各点的最短距离
bool visited[MAX_VERTEX_NUM];   // 标记顶点是否已被访问
int path[MAX_VERTEX_NUM];       // 存储最短路径的前驱顶点

// 定义优先队列中的元素类型
typedef struct {
    int vertex;     // 顶点编号
    int priority;   // 优先级（即起点到该顶点的距离）
} QueueElemType;

// 定义优先队列
typedef struct {
    QueueElemType *heap;    // 存储队列元素的数组
    int size;               // 当前队列中元素的个数
    int capacity;           // 队列的容量（即数组的大小）
} PriorityQueue;

// 初始化优先队列
PriorityQueue *initPriorityQueue(int capacity) {
    PriorityQueue *queue = (PriorityQueue *)malloc(sizeof(PriorityQueue));
    queue->heap = (QueueElemType *)malloc(sizeof(QueueElemType) * (capacity + 1));
    queue->size = 0;
    queue->capacity = capacity;
    return queue;
}

// 销毁优先队列
void destroyPriorityQueue(PriorityQueue *queue) {
    free(queue->heap);
    free(queue);
}

// 向优先队列中插入一个元素
void enqueue(PriorityQueue *queue, QueueElemType elem) {
    if (queue->size == queue->capacity) {
        return; // 队列已满，不能再插入元素
    }
    int i = ++queue->size;
    while (i > 1 && queue->heap[i/2].priority > elem.priority) {
        queue->heap[i] = queue->heap[i/2];
        i /= 2;
    }
    queue->heap[i] = elem;
}

// 从优先队列中取出一个元素
QueueElemType dequeue(PriorityQueue *queue) {
    if (queue->size == 0) {
        QueueElemType empty = {0, 0};
        return empty; // 队列为空，返回一个空元素
    }
    QueueElemType min_elem = queue->heap[1];
    QueueElemType last_elem = queue->heap[queue->size--];
    int i = 1, child = 2;
    while (child <= queue->size) {
        if (child < queue->size && queue->heap[child+1].priority < queue->heap[child].priority) {
            child++;
        }
        if (last_elem.priority > queue->heap[child].priority) {
            queue->heap[i] = queue->heap[child];
        } else {
            break;
        }
        i = child;
        child *= 2;
    }
    queue->heap[i] = last_elem;
    return min_elem;
}

// Dijkstra算法
void Dijkstra(int a, int d) {
    // 初始化
    for (int i = 0; i < MAX_VERTEX_NUM; i++) {
        dist[i] = INFINITY;
        visited[i] = false;
        path[i] = -1;
    }
    dist[a] = 0;
    visited[a] = true;
    QueueElemType a_elem = {a, 0};
    PriorityQueue *queue = initPriorityQueue(MAX_VERTEX_NUM);
    enqueue(queue, a_elem);

    // 主循环
    while (queue->size > 0) {
        QueueElemType elem = dequeue(queue);
        int v = elem.vertex;
        visited[v] = true;
        EdgeNode *p = G[v].first_edge;
        while (p != NULL) {
            int w = p->adjvex;
            if (!visited[w]) {
                int new_dist = dist[v] + p->weight;
                if (new_dist < dist[w]) {
                    dist[w] = new_dist;
                    path[w] = v;
                    QueueElemType w_elem = {w, new_dist};
                    enqueue(queue, w_elem);
                }
            }
            p = p->next;
        }
    }

    // 输出结果
    printf("从%d到%d的最短路径长度为%d，路径为：", a, d, dist[d]);
    int p = d;
    while (p != -1) {
        printf("%d ", p);
        p = path[p];
    }
    printf("\n");

    // 释放内存
    destroyPriorityQueue(queue);
}

int main() {
    // 构造图
    EdgeNode *p;
    G[0].data = 0;
    G[1].data = 1;
    G[2].data = 2;
    G[3].data = 3;
    G[0].first_edge = p = (EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode));
    p->adjvex = 1;
    p->weight = 10;
    p->next = (EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode));
    p = p->next;
    p->adjvex = 3;
    p->weight = 30;
    p->next = NULL;
    G[1].first_edge = p = (EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode));
    p->adjvex = 2;
    p->weight = 50;
    p->next = NULL;
    G[2].first_edge = p = (EdgeNode *)malloc(sizeof(EdgeNode));
    p->adjvex = 3;
    p->weight = 10;
    p->next = NULL;
    G[3].first_edge = NULL;

    // 调用Dijkstra算法
    Dijkstra(0, 3);

    return 0;
}