C语言编程:经典算法与奖金计算示例解析

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"C语言经典算法100例" 在C语言编程中,算法是解决问题的核心。下面我们将深入探讨两个在给定文件中的经典算法实例。 第一个程序是关于生成无重复数字的三位数的问题。该问题的目标是计算1、2、3、4这四个数字可以组成多少个不同的三位数。程序通过三重循环实现,遍历所有可能的组合,并使用条件语句(if)确保生成的数字不重复。循环变量i、j、k分别代表百位、十位和个位的数字,循环范围从1到4。每次循环时,都会检查当前的i、j、k是否互不相同,只有当它们互不相同时,才会打印出这个三位数。这种方法体现了C语言中的基础循环和条件控制结构,以及数组和逻辑判断的应用。 第二个程序涉及的是奖金计算,这是一个基于利润百分比提成的问题。程序首先定义了不同利润区间对应的奖金提成率,然后根据输入的利润值(I)确定应发奖金。这里采用了分段函数的概念,通过一系列的if-else语句来确定利润归属的区间,并计算相应的奖金。注意,由于奖金可能很大,所以奖金变量被定义为长整型(long int),以确保能够存储大数值。这个程序展示了如何在C语言中处理数值计算、输入输出以及条件分支结构。 这两个例子都体现了C语言的基本编程思想,包括循环、条件控制、变量类型选择和基本算术运算。同时,它们也展现了如何通过编程解决实际问题,比如计数问题和数值计算问题。通过这样的练习,开发者可以提高逻辑思维能力,理解和掌握C语言的基础语法,为进一步学习更复杂的算法和数据结构打下坚实基础。
2025-01-04 上传
内容概要:本文介绍了一种使用PyTorch构建的深度学习模型,该模型结合了一个包含一个隐藏层的全连接神经网络(FCN)和一个卷积神经网络(CNN)。模型用于解决CIFAR-10数据集中猫狗图片的二分类问题。文章详细描述了从数据预处理到模型架构设计、融合方式选择、损失函数设定以及训练和测试流程。实验证明,模型的有效性和融合的优势得到了显著体现。 适用人群:面向具有一定机器学习和Python编程基础的研究人员和技术爱好者。 使用场景及目标:本项目的目的是提供一种可行的猫狗分类解决方案,同时帮助研究者深入了解两类网络的工作机制及其协作的可能性。 其他说明:文中不仅展示了完整的代码片段,还讨论了多种改进方向如结构优化、预处理策略、超参数调节、引入正则化技术等。 本项目适合有兴趣探究全连接网路与卷积网络结合使用的从业者。无论是初学者想要加深对这两类基本神经网络的理解还是希望找到新的切入点做相关研究的专业人士都可以从中受益。 此资源主要用于指导如何用Python(借助于PyTorch框架)实现针对特定分类任务设计的人工智能系统。它强调了实验的设计细节和对关键组件的选择与调优。 此外,作者还在最后探讨了多个可用于改善现有成果的方法,鼓励大家持续关注并试验不同的改进措施来提升模型性能。