Chap9结构 课后作业 L2-2 通讯录排序

软件2314张侃202221512027 软件23 2023-12-21 12:26:56

题目要求:

输入n个朋友的信息,包括姓名、生日、电话号码,本题要求编写程序,按照年龄从大到小的顺序依次输出通讯录。题目保证所有人的生日均不相同。

输入格式:

输入第一行给出正整数n(<10)。随后n行,每行按照“姓名 生日 电话号码”的格式给出一位朋友的信息,其中“姓名”是长度不超过10的英文字母组成的字符串,“生日”是yyyymmdd格式的日期,“电话号码”是不超过17位的数字及+-组成的字符串。

输出格式:

按照年龄从大到小输出朋友的信息,格式同输出。

输入样例:

3
zhang 19850403 13912345678
wang 19821020 +86-0571-88018448
qian 19840619 13609876543

输出样例:

wang 19821020 +86-0571-88018448
qian 19840619 13609876543
zhang 19850403 13912345678

解题思路:

首先肯定是要定义一个结构类型,包含姓名、生日、电话号码这三个结构成员,题目要求将结构成员按照年龄大小输出,有两种方式可以实现该功能,1、将生日定义为一个长整型比较长整型的大小来判断年龄大小,2、将生日定义为字符串使用strcmp函数来判断字符串的大小进而判断年龄大小。这里我只采用了使用字符串大小来判断年龄大小的方法。

#include <stdio.h>
#include <string.h>
struct people{
	char name[11];
	char bir[9];
	char num[18];
};
int main()
{
	struct people per[10],d;
	int n;
	scanf("%d",&n);
	for(int i=0;i<n;i++){
		scanf("%s %s %s",per[i].name,per[i].bir,per[i].num); //由于三个结构成员的内容都比较长且可能包含符号,所以这里统一都采用字符串的方式来输入三个变量
	}
	for(int i=0;i<n;i++){ //使用冒泡排序法按照字符串的大小来为结构成员进行排序
		d=per[i];
		for(int j=0;j<n-1;j++){
			if (strcmp(per[j].bir,per[j+1].bir)>0){
				d=per[j]; //由于同类型你的结构变量可以直接复制所以可以采用与常见类型变量一样的方式来实现位置互换操作
				per[j]=per[j+1];
				per[j+1]=d;
			}
		}
	}
	for(int i=0;i<n;i++){
		printf("%s %s %s\n",per[i].name,per[i].bir,per[i].num);
	}
	return 0;
}

运行结果:

...全文
667 回复 打赏 收藏 转发到动态 举报
写回复
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
内容概要:本文研究了基于Q-Learning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,旨在提升其在复杂海洋环境下的控制性能。通过建立AUV的动力学模型,将Q-Learning算法与传统PID控制相结合,实现控制器参数的在线自适应优化,有效增强了系统的响应速度、稳定性和抗干扰能力。研究采用Matlab进行仿真验证,结果表明该方法在轨迹跟踪与姿态控制方面具有优越表现,为水下机器人智能控制提供了可行的技术路径与理论支持。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习或水下机器人建模背景,从事相关科研工作的研究人员、高校研究生及工程技术开发者。; 使用场景及目标:①应用于高精度、强鲁棒性的水下机器人运动控制系统设计;②开展智能PID控制器在非线性、时变系统中的参数自整定研究;③作为强化学习在复杂工业控制场景中落地的典型案例参考,推动算法与工程实践融合。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行仿真实验,重点剖析Q-Learning与PID融合的架构设计、奖励函数设定及参数收敛过程,可进一步拓展至与其他智能优化算法(如DQN、Actor-Critic)的对比研究,深化对自适应控制机制的理解。
已经博主授权,源码转载自 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 Matlab 被视为一种功能卓越的编程平台,特别是在数值运算和数据分析方面展现出广泛的应用价值。在应对多元非线性回归的挑战时,Matlab 拥备多种工具和函数,支持用户对复杂的数据进行构建模型和适配。本指南将重点阐释在 Matlab 环境下如何执行多元非线性回归分析。 我们需要掌握三种关键的回归指令: 1. `polyfit(x,y,n)`:此函数适用于拟合一元幂函数,能够导出一个多项式模型。例如,若知晓数据呈现二次函数形态,可选择`n=2`来适配一个二次曲线。 2. `regress(y,x)`:这是一个多元线性回归指令,能够处理多个自变量对因变量的影响。即便数据并非完全呈现线性特征,该函数也能提供一个线性近似。 3. `nlinfit(x,y,’fun’,beta0)`:这是最为通用的非线性回归指令,适用于适配任何类型的函数,无论是一元或多元,前提是用户能够定义函数形式(`fun`参数)。 回归分析的核心在于寻找一组最优的系数,使得模型能够最恰当地描述数据。这通常涉及选择一个合适的函数形态,随后通过最小化误差平方和来估算系数。在Matlab中,`regress`指令主要用于处理线性模型,而`nlinfit`则处理更为复杂的非线性模型。 对于多元线性回归模型,我们可以用如下形式进行表述: \[ y = \beta_0 + \beta_1x_1 + \beta_2x_2 + \cdots + \beta_px_p + \epsilon \] 其中,\( y \)是因变量,\( x_1, x_2, \ldots, x_p \)是自变量,\( \beta_0, \beta_1, ...
内容概要:本文系统阐述了基于BP神经网络的语音特征信号分类方法,并提供了完整的Matlab代码实现。研究围绕语音信号的数据预处理、特征提取、神经网络结构设计、模型训练与分类测试等核心环节展开,详细展示了BP神经网络在语音识别任务中的应用流程。通过构建多层前馈网络模型,利用误差反向传播算法优化权重,实现了对不同语音类别特征的高效分类,具有较强的工程实践价值和技术可复现性。; 适合人群:具备信号处理与机器学习基础知识,熟悉Matlab编程语言,从事语音识别、模式识别、人工智能等相关领域研究的学生及科研人员;特别适用于开展课程设计、毕业设计或科研项目的初级与中级研究人员。; 使用场景及目标:①深入理解BP神经网络的基本原理及其在语音信号分类中的具体实现过程;②掌握Matlab环境下语音信号特征提取与分类模型构建的全流程技术;③为语音识别、人机交互、智能听觉系统等实际应用场景提供可靠的算法基础与代码参考。; 阅读建议:建议读者结合所提供的Matlab代码逐行分析其实现逻辑,重点关注数据输入格式、网络参数初始化、训练迭代过程及分类性能评估;可通过调整隐含层节点数、学习率、激活函数等超参数,观察模型收敛性与分类准确率的变化,从而深化对神经网络调参策略的理解。

295

社区成员

发帖
与我相关
我的任务
社区描述
程序设计基础课程教学群
c语言c++ 高校 福建省·厦门市
社区管理员
  • xmzq001
  • 鹿饮涧鸣
  • 江同学Coding
加入社区
  • 近7日
  • 近30日
  • 至今
社区公告

请加入学习社区的软件23级同学修改社区昵称为学号+姓名,以便登记作业提交情况。

试试用AI创作助手写篇文章吧