C常用经典算法及其实现修订稿
C语言经典算法C语言代码大全
C语言经典算法C语言代码大全以下是一个非常简单的C语言代码示例，实现了冒泡排序算法。
冒泡排序是一种简单的排序算法，也是最经典和常用的排序算法之一```c#include <stdio.h>//冒泡排序函数void bubbleSort(int arr[], int n)for (int i = 0; i < n-1; i++)for (int j = 0; j < n-i-1; j++)//如果前一个元素大于后一个元素，交换它们if (arr[j] > arr[j+1])int temp = arr[j];arr[j] = arr[j+1];arr[j+1] = temp;}}}int maiint n, i;printf("请输入数组中元素的个数：");scanf("%d", &n);int arr[n];printf("请输入数组元素：");for (i = 0; i < n; i++)scanf("%d", &arr[i]);}bubbleSort(arr, n);printf("排序后的数组为：");for (i = 0; i < n; i++)printf("%d ", arr[i]);}return 0;```这段代码实现了一个简单的冒泡排序算法。
用户可以输入一个整数数组，然后使用冒泡排序对数组进行排序，并打印出结果。
注意事项：1.该代码需要在支持C语言的编译器或集成开发环境中运行。
2. 在代码中使用了`scanf`函数来从用户输入获取数组元素，请确保输入的格式匹配。
3.该代码中的冒泡排序算法是一种基本的算法，适用于小规模数据，对于大规模数据可能效率较低，不适用于高性能要求的场景。
c语言循环结构经典算法
c语言循环结构经典算法C语言循环结构是程序设计中常用的一种结构，通过循环可以重复执行一段代码，实现重复性的任务。
下面列举了10个经典的算法案例，每个算法都有其特定的应用场景和解决问题的方法。
1. 阶乘计算：计算一个数的阶乘，即该数与小于它的所有正整数的乘积。
通过循环结构可以逐步累乘，最终得到阶乘结果。
2. 素数判断：判断一个数是否为素数，即只能被1和自身整除的数。
通过循环结构可以逐一判断该数是否能被小于它的每个数整除，若能则不是素数。
3. 斐波那契数列：斐波那契数列是指从第3项开始，每一项都等于前两项之和。
通过循环结构可以逐一计算每一项的值，从而得到完整的斐波那契数列。
4. 最大公约数：求两个数的最大公约数，即能同时整除两个数的最大正整数。
通过循环结构可以从较小的数开始逐一判断能否同时整除两个数，找到最大的能整除的数即为最大公约数。
5. 最小公倍数：求两个数的最小公倍数，即能同时被两个数整除的最小正整数。
通过循环结构可以从较大的数开始逐一判断能否被两个数同时整除，找到最小的能被整除的数即为最小公倍数。
6. 简单排序：对一组数进行排序，使其按照从小到大或从大到小的顺序排列。
通过循环结构可以比较相邻的两个数的大小，若顺序不对则交换位置，直到整个序列有序。
7. 数字翻转：将一个正整数从高位到低位逆序排列。
通过循环结构可以依次取出每一位的数字，然后将其乘以相应的权重得到逆序后的结果。
8. 队列模拟：模拟队列的入队和出队操作，实现数据的先进先出。
通过循环结构可以不断接收用户的输入，并根据不同的指令执行相应的操作。
9. 栈模拟：模拟栈的入栈和出栈操作，实现数据的后进先出。
通过循环结构可以不断接收用户的输入，并根据不同的指令执行相应的操作。
10. 二分查找：在一个有序数列中查找指定的元素，通过循环结构可以不断缩小查找范围，直到找到目标元素或确定不存在。
以上是10个经典的C语言循环结构算法，每个算法都有其独特的解决问题的方法。
C语言七大算法
C语言七大算法一、概述算法是计算机程序设计中解决问题的方法和步骤的描述，是计算机科学的重要基础。
在计算机科学中，有许多经典的算法被广泛应用，并成为不可或缺的工具。
本文将介绍C语言中的七大经典算法，包括排序算法、查找算法、图算法、字符串算法、动态规划算法、贪心算法和分治算法。
二、排序算法排序是将一组元素按照特定规则进行重新排列的过程。
常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。
这些排序算法在C语言中都有相应的实现，并且各有特点和适用场景。
三、查找算法查找算法用于在一组数据中查找特定值的位置或判断是否存在。
常见的查找算法有线性查找、二分查找、哈希查找等。
这些算法在C语言中的实现可以帮助我们快速地定位目标值。
四、图算法图算法用于解决与图相关的问题，包括最短路径问题、最小生成树问题、拓扑排序等。
在C语言中，我们可以利用图的邻接矩阵或邻接表来实现相关的图算法。
五、字符串算法字符串算法主要用于解决字符串匹配、替换、拼接等问题。
在C语言中，我们可以使用字符串库函数来完成一些基本的字符串操作，例如字符串比较、复制、连接等。
六、动态规划算法动态规划算法是解决一类最优化问题的常用方法，它将问题分解为多个子问题，并通过保存已解决子问题的结果来避免重复计算。
在C语言中，我们可以使用动态规划算法来解决背包问题、最长公共子序列问题等。
七、贪心算法贪心算法是一种通过每一步的局部最优选择来达到全局最优的方法。
贪心算法通常在解决最优化问题时使用，它快速、简单，并且可以给出近似最优解。
C语言中可以使用贪心算法来解决霍夫曼编码、最小生成树等问题。
八、分治算法分治算法是一种将问题分解为多个相同或类似的子问题然后递归解决的方法。
常见的分治算法有快速排序、归并排序等。
在C语言中，我们可以使用分治算法来提高程序的效率和性能。
总结：本文介绍了C语言中的七大经典算法，包括排序算法、查找算法、图算法、字符串算法、动态规划算法、贪心算法和分治算法。
非常全C语言常用算法
一、基本算法1．交换（两量交换借助第三者）例1、任意读入两个整数，将二者的值交换后输出。
main(){int a,b,t;scanf("%d%d",&a,&b);printf("%d,%d\n",a,b);t=a; a=b; b=t;printf("%d,%d\n",a,b);}【解析】程序中加粗部分为算法的核心，如同交换两个杯子里的饮料，必须借助第三个空杯子。
假设输入的值分别为3、7，则第一行输出为3，7；第二行输出为7，3。
其中t为中间变量，起到“空杯子”的作用。
注意：三句赋值语句赋值号左右的各量之间的关系！【应用】例2、任意读入三个整数，然后按从小到大的顺序输出。
main(){int a,b,c,t;scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);/*以下两个if语句使得a中存放的数最小*/if(a>b){ t=a; a=b; b=t; }if(a>c){ t=a; a=c; c=t; }/*以下if语句使得b中存放的数次小*/if(b>c) { t=b; b=c; c=t; }printf("%d,%d,%d\n",a,b,c);}2．累加累加算法的要领是形如“s=s+A”的累加式，此式必须出现在循环中才能被反复执行，从而实现累加功能。
“A”通常是有规律变化的表达式，s在进入循环前必须获得合适的初值，通常为0。
例1、求1+2+3+……+100的和。
main(){int i,s;s=0; i=1;while(i<=100){s=s+i; /*累加式*/i=i+1; /*特殊的累加式*/}printf("1+2+3+...+100=%d\n",s);}【解析】程序中加粗部分为累加式的典型形式，赋值号左右都出现的变量称为累加器，其中“i = i + 1”为特殊的累加式，每次累加的值为1，这样的累加器又称为计数器。
10个经典的C语言基础算法及代码
10个经典的C语言基础算法及代码1.冒泡排序算法冒泡排序是一种简单但效率较低的排序算法，在每一轮遍历中比较相邻的两个元素，如果顺序不正确则交换它们，直到整个数组有序为止。
```cvoid bubbleSort(int arr[], int n)for (int i = 0; i < n-1; i++)for (int j = 0; j < n-1-i; j++)if (arr[j] > arr[j+1])int temp = arr[j];arr[j] = arr[j+1];arr[j+1] = temp;}}}```2.选择排序算法选择排序是一种简单直观的排序算法，它每次从待排序的数组中选择最小（或最大）的元素，并放到已排序的数组末尾。
```cvoid selectionSort(int arr[], int n)for (int i = 0; i < n-1; i++)int min_index = i;for (int j = i+1; j < n; j++)if (arr[j] < arr[min_index])min_index = j;}}int temp = arr[i];arr[i] = arr[min_index];arr[min_index] = temp;}```3.插入排序算法插入排序的基本思想是将数组分为已排序和未排序两部分，每次将未排序的元素插入到已排序的合适位置。
```cvoid insertionSort(int arr[], int n)for (int i = 1; i < n; i++)int key = arr[i];int j = i - 1;while (j >= 0 && arr[j] > key)arr[j+1] = arr[j];j--;}arr[j+1] = key;}```4.快速排序算法快速排序使用分治法的思想，每次选择一个基准元素，将小于基准的元素放到左边，大于基准的元素放到右边，然后递归地对左右两个子数组进行排序。
常用数学算法C语言实现
`一、基本算法1．交（两量交借助第三者）例 1、随意入两个整数，将两者的交后出。
main(){int a,b,t;scanf("%d%d",&a,&b);printf("%d,%d\n",a,b);t=a; a=b;b=t;printf("%d,%d\n",a,b);}【分析】程序中加粗部分算法的中心，好像交两个杯子里的料，必借助第三个空杯子。
假入的分3、 7，第一行出3，7；第二行出7，3。
此中 t 中量，起到“空杯子”的作用。
注意：三句句号左右的各量之的关系！【用】例 2、随意入三个整数，而后按从小到大的序出。
main(){int a,b,c,t;scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);/* 以下两个if 句使得 a 中寄存的数最小*/if(a>b){ t=a; a=b; b=t; }if(a>c){ t=a; a=c; c=t; }/* 以下 if 句使得 b 中寄存的数次小*/if(b>c) { t=b; b=c; c=t; }printf("%d,%d,%d\n",a,b,c);}2．累加累加算法的要是形如“ s=s+A”的累加式，此式必出在循中才能被频频行，进而累加功能。
“ A”往常是有律化的表达式，s 在入循前必得适合的初，往常0。
例 1、求 1+2+3+⋯⋯ +100 的和。
main(){int i,s;s=0;i=1;while(i<=100){s=s+i;/* 累加式 */i=i+1;/* 特别的累加式*/}printf("1+2+3+...+100=%d\n",s);}【分析】程序中加粗部分累加式的典型形式，号左右都出的量称累加器，此中“i = i + 1” 特别的累加式，每次累加的1，的累加器又称数器。
C语言入门必学—10个经典C语言算法
C语言入门必学—10个经典C语言算法C语言是一种广泛使用的编程语言，具有高效、灵活和易学的特点。
它不仅在软件开发中被广泛应用，也是计算机科学专业的必修课。
在学习C语言的过程中，掌握一些经典的算法是非常重要的。
本文将介绍10个经典C语言算法，帮助读者更好地了解和掌握C语言。
一、冒泡排序算法（Bubble Sort）冒泡排序算法是最简单、也是最经典的排序算法之一。
它通过不断比较相邻的元素并交换位置，将最大（或最小）的元素逐渐“冒泡”到数组的最后（或最前）位置。
二、选择排序算法（Selection Sort）选择排序算法是一种简单但低效的排序算法。
它通过不断选择最小（或最大）的元素，并与未排序部分的第一个元素进行交换，将最小（或最大）的元素逐渐交换到数组的前面（或后面）。
三、插入排序算法（Insertion Sort）插入排序算法是一种简单且高效的排序算法。
它通过将数组分为已排序和未排序两个部分，依次将未排序部分的元素插入到已排序部分的合适位置。
四、快速排序算法（Quick Sort）快速排序算法是一种高效的排序算法。
它采用了分治的思想，通过将数组分为较小和较大两部分，并递归地对两部分进行排序，最终达到整个数组有序的目的。
五、归并排序算法（Merge Sort）归并排序算法是一种高效的排序算法。
它采用了分治的思想，将数组一分为二，递归地对两个子数组进行排序，并将结果合并，最终得到有序的数组。
六、二分查找算法（Binary Search）二分查找算法是一种高效的查找算法。
它通过不断将查找范围折半，根据中间元素与目标值的大小关系，缩小查找范围，最终找到目标值所在的位置。
七、递归算法（Recursive Algorithm）递归算法是一种通过自我调用的方式解决问题的算法。
在C语言中，递归算法常用于解决树的遍历、问题分解等情况。
八、斐波那契数列算法（Fibonacci Sequence）斐波那契数列是一列数字，其中每个数字都是前两个数字的和。
PID控制算法的C语言实现精修订
PID控制算法的C语言实现完整版集团标准化工作小组#Q8QGGQT-GX8G08Q8-GNQGJ8-MHHGN#PID控制算法的C语言实现一 PID算法原理最近两天在考虑一般控制算法的C语言实现问题，发现网络上尚没有一套完整的比较体系的讲解。
于是总结了几天，整理一套思路分享给大家。
在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一，是当之无愧的万能算法，如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程，对于一般的研发人员来讲，应该是足够应对一般研发问题了，而难能可贵的是，在我所接触的控制算法当中，PID控制算法又是最简单，最能体现反馈思想的控制算法，可谓经典中的经典。
经典的未必是复杂的，经典的东西常常是简单的，而且是最简单的，想想牛顿的力学三大定律吧，想想爱因斯坦的质能方程吧，何等的简单！简单的不是原始的，简单的也不是落后的，简单到了美的程度。
先看看PID算法的一般形式：PID的流程简单到了不能再简单的程度，通过误差信号控制被控量，而控制器本身就是比例、积分、微分三个环节的加和。
这里我们规定(在t时刻)：1.输入量为rin(t);2.输出量为rout(t);3.偏差量为 err(t)=rin(t)-rout(t);pid的控制规律为理解一下这个公式，主要从下面几个问题着手，为了便于理解，把控制环境具体一下：1.规定这个流程是用来为直流电机调速的;2.输入量rin（t）为电机转速预定值；3.输出量rout（t）为电机转速实际值；4.执行器为直流电机；5.传感器为光电码盘，假设码盘为10线；6.直流电机采用PWM调速转速用单位转/min表示；不难看出以下结论：1.输入量右口（t）为电机转速预定值（转/min）;2.输出量rout（t）为电机转速实际值（转/min）;3.偏差量为预定值和实际值之差（转/min）;那么以下几个问题需要弄清楚：1.通过PID环节之后的U（t）是什么值呢2.控制执行器（直流电机）转动转速应该为电压值（也就是PWM占空比）。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
C常用经典算法及其实
现
公司标准化编码 [QQX96QT-XQQB89Q8-NQQJ6Q8-MQM9N]
常用算法经典代码（C++版）
一、快速排序
void qsort(int x,int y) a[n]数组中
{int h=x,r=y;
int m=a[(x+y)>>1]; a[n]数组中
{for(int i=1;i<n;i++) a[n]数组中
{for(int i=1;i<n;i++) n。
注：图不一定是连通的
{d);d);d);d);d);d);child=l; ather=i; child=r; ather=i;
a=a[l].da+a[r].da; a>a[s].da)&&(a[s].father==0)) ather=0,说明这个结点还不是别个结点
mins=s; ather==0) {a[x].code=”“;}ather].lchild==x)
a[x].code=a[a[x].father].code+'0';
if(a[a[x].father].rchild==x) a[x].code=a[a[x].father].code+'1';
if(a[x].lchild!=0)
inorder(a[x].lchild);child==0)&&(a[x].rchild==0))a<<':'<<a[x].code<<e ndl;
if(a[x].rchild!=0) inorder(a[x].rchild);rom=1;
elist[i].to=i+1;
elist[i].w=a[1][i+1];
}
for (int i=1;i<=n-1;i++)<elist[m].w) m=j;
if(m!=i) >a[elist[i].to][elist[j].to])
elist[j].w=a[elist[i].to][elist[j].to];}
}
for(int i=1;i<=n-1;i++);
}
?
如果要求出哪些边构成最小生成树，在更新第i+1至n-1条边到已经生成的树中最小距离时(上面代码中加粗的部分)，还要加上
elist[j].from=elist[i].to;语句，即在更新权值时，还应该更新起点。
Prime算法适用于顶点不是太多的稠密图，如果对于顶点数较多的稀疏图，就不太适用了。
?
十九、Dijkstra算法
void dijkstra(int x) ;
while(h<r)
{while(elist[h].w<m) h++;
while(elist[r].w>m) r--;
if(h<=r)
{edge tmp=elist[h];elist[h]=elist[r];elist[r]=tmp;h++;r--;}
}
if(x<r) qsort(x,r);
if(h<y) qsort(h,y);
}
?
int getfather(int x)rom);o);;}//不在同一个集合，合并，即第i条边可以选取。
if(sum>n-1)
break;//已经确定了n-1条边了，最小生成树已经生成了，可以提前退出循环了
}
if(sum<n-1)
cout<<"Impossible"<<endl; //从t条边中无法确定n-1条边，说明无法生成最小生成树
else
cout<<ans<<endl;
}
?
克鲁斯卡尔算法，只用了边集数组，没有用到图的邻接矩阵，因此当图的结点数比较多的时候，输入数据又是边的信息时，就要考虑用Kruscal算法。
对于岛国问题，我们就要选择此算法，如果用Prim算法，还要开一个二维的数组来表示图的邻接矩阵，对于10000个点的数据，显然在空间上是无法容忍的。
?
二十一、Floyed算法
void floyed(void)// a[i][j]表示结点i到结点j的最短路径长度，初始时值为<I,J>的权值。
{for(int k=1;k<=n;k++) //枚举中间加入的结点不超过K时f[i][j]最短路径长度，K相当DP中的阶段
for(int i=1;i<=n;i++) //i，j是结点i到结点J，相当于DP中的状态
for(int j=1;j<=n;j++)
if (a[i][j]>a[i][k]+a[k][j]) a[i][j]=a[i][k]+a[k][j];//这是决策，加和不加中间点，取最小的值
}
?
弗洛伊德算法适合于求没有负权回路的图的最短路径长度，利用FLOYED算法，可写出判断结点i和结点J是否连通的算法。
?
二十二、01背包问题
n为物品的数量，w[i]表示第i个物品的重量，c[i]表示第i个物品的价值，v 为背包的最大重量。
有状态转移方程f[i][j]=max{f[i-1][j],f[i-1][j-w[i]]+c[i]}。
f[i][j]表示前i个物品，在背包载重为j时获得的最大价值。
显然f[n][v]即为所求。
边界条件为f[0][s]=0,s=0,1, (v)
for(int i=1;i<=n;i++)//枚举阶段
for(int j=0;j<=v;j++)//枚举状态，当然此处也可写成:for(int
j=v;j>=0;j--)
{
f[i][j]=f[i-1][j];//不选第i个物品
if(f[i][j]<f[i-1][j-w[i]]+c[i]) f[i][j]=f[i-1][j-w[i]]+c[i];//选第i 个物品
}
cout<<f[n][v]<<endl;//输出结果。
?
优化：用一维数组实现，把第i-1阶段和第i阶段数据存在一块。
for(int i=1;i<=n;i++)//枚举阶段
for(int j=v;j>=0;j--)//枚举状态，当然此处也可写成:for(int
j=v;j>=0;j--)
{
f[j]=f[j];//不选第i个物品，可省略此语句。
if((j>w[i])&&(f[j]<f[j-w[i]]+c[i])) f[j]=f[j-w[i]]+c[i];//选第i个物品
}
cout<<f[v]<<endl;//输出结果。
?
对比优化前后，我们不难发现，优化后的代码实际上就是在原来基本的代码基础上，减少了阶段这一维，同时在枚举状态时，为了保证结果的正确性，枚举的顺序只能是v到0，而不能是0到v。
大家细想一下为什么就是保证在求第i 阶段j状态时，f[j-w[i]]为第i-1阶段的值。
?
进一步优化，在上面代码中，枚举状态时，还可以写成for(int
j=v;j>=w[i];j--)，此时下面的判断条件j>=w[i]就可以省略了。
?
二十三、完全背包问题
和01背包问题不同的是，完全背包，对于任何一个物品i，只要背包重量允许，可以多次选取，也就是在决策上，可以选0个，1个，2个，…，v/w[i]个。
状态转移方程f[i][j]=max{f[i-1][j],f[i-1][j-w[i]]+c[i]，f[i-1][j-
2*w[i]]+2*c[i]，...，f[i-1][j-k*w[i]]+k*c[i]}。
k=0，1，2，...，v/w[i]。
f[i][j]表示前i个物品，在背包载重为j时获得的最大价值。
显然f[n][v]即为所求。
边界条件为f[0][s]=0,s=0,1, (v)
for(int i=1;i<=n;i++)//枚举阶段
for(int j=0;j<=v;j++)//枚举状态，当然此处也可写成:for(int
j=v;j>=0;j--)
{f[i][j]=f[i-1][j];//k=0的情况作为f[i][j]的初始值，然后在
k=1,2,…,v/w[i]中找最大值
for(int k=1;k<=v/w[i];k++)
if(f[i][j]<f[i-1][j-k*w[i]]+k*c[i]) f[i][j]=f[i-1][j-
k*w[i]]+k*c[i];//选第i个物品
}
cout<<f[n][v]<<endl;//输出结果。
?
二十四、多属性背包问题
?
二十五、多背包问题
?
二十六、最长不降（上升）子序列问题
?
f[i]表示从第1个数开始，以第i个数结尾的最长递增子序列。
?
状态转移方程：f[i]=max{f[j]}+1 （1≤j≤i-1，1≤i≤n，a[i]≥a[j]）
临界状态：f[1]=1;
?
二十七、最长公共子序列问题
?
f[i][j]表示第一个串前i个字符和第二个串前j个字符的最长公共子序列数。
状态转移方程：
f[i-1][j-1] (若a[i]==b[j])
f[i][j]=
max{f[i-1][j],f[i][j-1]}+1 (若a[i]≠b[j]) ?
临界状态:f[0][j]=0，f[i][0]=0。