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算法图

发布时间: 2022-01-08 11:05:22

Ⅰ 如图所示的算法框图执行后输出的结果是( ) A. 1 5 B. 2 5 C.

循环前,n=0.2,i=1,
第1次循环,n=0.4,i=2,
第2次循环,n=0.8,i=3,
第3次循环,n=0.6,i=4,
第4次循环,n=0.2,i=5,

可知,n的值循环出现,其周期是4.
当i=2011时不满足i≤2010,退出循环,输出的结果为0.8,
故选D.

Ⅱ 请画出判断一个数是否是偶数的算法框图

Ⅲ 在算法框图中flag 1或flag 0是什么意思(要具体点的)

s函数 一下是s函数的介绍函数是system Function的简称,用它来写自己的simulink模块。(够简单吧,^_^, 详细的概念介绍大伙看帮助吧)可以用matlab、C、C++、Fortran、Ada等语言来写, 这儿我只介绍怎样用matlab语言来写吧(主要是它比较简单)
先讲讲为什么要用s函数,我觉得用s函数可以利用matlab的丰富资源,而不仅仅局 限于simulink提供的模块,而用c或c++等语言写的s函数还可以实现对硬件端口的操作, 还可以操作windows API等的
先介绍一下simulink的仿真过程(以便理解s函数),simulink的仿真有两个阶段: 一个为初始化,这个阶段主要是设置一些参数,像系统的输入输出个数、状态初值、 采样时间等;第二个阶段就是运行阶段,这个阶段里要进行计算输出、更新离散状态、 计算连续状态等等,这个阶段需要反复运行,直至结束。
在matlab的workspace里打edit sfuntmpl(这是matlab自己提供的s函数模板),我们 看它来具体分析s函数的结构。 它的第一行是这样的:function [sys,x0,str,ts]=sfuntmpl(t,x,u,flag)
先讲输入与输出变量的含义:t是采样时间,x是状态变量,u是输入(是做成simulink模 块的输入),flag是仿真过程中的状态标志(以它来判断当前是初始化还是运行等);sys输出根据flag的不同而不同(下面将结合flag来讲sys的含义),x0是状态变量的初始值,str是保留参数(mathworks公司还没想好该怎么用它,嘻嘻,一般在初始化中将它置空就可以了,str=[]),ts是一个1×2的向量,ts(1)是采样周期,ts(2)是偏移量。
下面结合sfuntmpl.m中的代码来讲具体的结构:
switch flag, %判断flag,看当前处于哪个状态
case 0,
[sys,x0,str,ts]=mdlInitializeSizes;
flag=0表示处于初始化状态,此时用函数mdlInitializeSizes进行初始化,此函数在 sfuntmpl.m的149行
我们找到他,在初始化状态下,sys是一个结构体,用它来设置模块的一些参数,各个参 数详细说明如下
size = simsizes;%用于设置模块参数的结构体用simsizes来生成
sizes.NumContStates = 0;%模块连续状态变量的个数
sizes.NumDiscStates = 0;%模块离散状态变量的个数
sizes.NumOutputs = 0;%模块输出变量的个数
sizes.NumInputs = 0;%模块输入变量的个数
sizes.DirFeedthrough = 1;%模块是否存在直接贯通(直接贯通我的理解是输入能 %直接控制输出)
sizes.NumSampleTimes = 1;%模块的采样时间个数,至少是一个
sys = simsizes(sizes); %设置完后赋给sys输出
举个例子,考虑如下模型:
dx/dt=fc(t,x,u) 也可以用连续状态方程描述:dx/dt=A*x+B*u
x(k+1)=fd(t,x,u) 也可以用离散状态方程描述:x(k+1)=H*x(k)+G*u(k)
y=fo(t,x,u) 也可以用输出状态方程描述:y=C*x+D*u
设上述模型连续状态变量、离散状态变量、输入变量、输出变量均为1个,我们就只需改上面那一段代码为:
(一般连续状态与离散状态不会一块用,我这儿是为了方便说明)
sizes.NumContStates=1;sizes.NumDiscStates=1;sizes.NumOutputs=1;sizes.NumInpu
ts=1;
其他的可以不变。继续在mdlInitializeSizes函数中往下看:
x0 = []; %状态变量设置为空,表示没有状态变量,以我们上面的假设,可改 %为x0=[0,0](离散和连续的状态变量我们都设它初值为0)
str = []; %这个就不用说了,保留参数嘛,置[]就可以了,反正没什么用,可 %能7.0会给它一些意义
ts = [0 0]; %采样周期设为0表示是连续系统,如果是离散系统在下面的mdlGet %TimeOfNextVarHit函数中具体介绍
嘻嘻,总算讲完了初始化,后面的应该快了
在sfuntmpl的106行继续往下看:
case 1,
sys=mdlDerivatives(t,x,u);
flag=1表示此时要计算连续状态的微分,即上面提到的dx/dt=fc(t,x,u)中的dx/dt,找到 mdlDerivatives函数(在193行)如果设置连续状态变量个数为0,此处只需sys=[]; 就可以了(如sfuntmpl中一样),按我们上述讨论的那个模型,此处改成 sys=fc(t,x(1),u)或sys=A*x(1)+B*u %我们这儿x(1)是连续状态变量,而x(2)是离散的 ,这儿只用到连续的,此时的输出sys就是微分
继续,在sfuntmpl的112行:
case 2,
sys=mdlUpdate(t,x,u);
flag=2表示此时要计算下一个离散状态,即上面提到的x(k+1)=fd(t,x,u),找到mdlUpd ate函数(在206行)它这儿sys=[];表示没有离散状态,我们这而可以改成 sys=fd(t,x(2),u)或sys=H*x(2)+G*u;%sys即为x(k+1)

看来后面几个一两句话就可了,呵呵,在sfuntmpl的118行
case 3,
sys=mdlOutputs(t,x,u);
flag=3表示此时要计算输出,即y=fo(t,x,u),找到mdlOutputs函数(在218行),如上,如果sys=[]表示没有输出,我们改成sys=fo(t,x,u)或sys=C*x+D*u %sys此时为输出y
好像快完了,嘻嘻,在sfuntmpl的124行
case 4,
sys=mdlGetTimeOfNextVarHit(t,x,u);
flag=4表示此时要计算下一次采样的时间,只在离散采样系统中有用(即上文的mdlInit ializeSizes中提到的ts设置ts(1)不为0)
连续系统中只需在mdlGetTimeOfNextVarHit函数中写上sys=[];这个函数主要用于变步长的设置,具体实现大家可以用edit vsfunc看vsfunc.m这个例子
最后一个,在sfuntmpl的130行
case 9,
sys=mdlTerminate(t,x,u);
flag=9表示此时系统要结束,一般来说写上在mdlTerminate函数中写上sys=[]就可,如 果你在结束时还要设置什么,就在此函数中写
关于sfuntmpl这个s函数的模板讲完了。
s函数还可以带用户参数,下面给个例子,和simulink下的gain模块功能一样,大伙自己 看吧,我睡觉去了,累了
function [sys,x0,str,ts] = sfungain(t,x,u,flag,gain)
switch flag,
case 0,
sizes = simsizes;
sizes.NumContStates = 0;
sizes.NumDiscStates = 0;
sizes.NumOutputs = 1;
sizes.NumInputs = 1;
sizes.DirFeedthrough = 1;
sizes.NumSampleTimes = 1;
sys = simsizes(sizes);
x0=[];
str=[];
ts=[0,0];
case 3,
sys=gain*u;
case {1,2,4,9},
sys = [];
end

做好了s函数后,simulink--user-defined function下拖一个S-Function到你的模型,就可以用了 在simulink----user-defined function还有个s-Function Builder,他可以生成用c语 言写的s函数 在matlab的workspace下打sfundemos,可以看到很多演示s函数的程序

Ⅳ 根据以下算法的程序,画出其相应的算法程图,并指明该算法的目的及输出结果.n=1S=0DoS=S+nn=n+1Loop whi

详见解析.

Ⅳ 如图所示的算法框图输出结果为sum=1320

模拟程序框图的运行过程,得出该程序输出的结果是计算
sum=12×11×10×…×(i-1);
输出结果sum=1320时,sum=12×11×10,
∴判断框中应填i≤9.
故选:C.

Ⅵ 用语句表示算法框图

程序框图如下:

Ⅶ 如何理解《算法图解》中的快速排序算法

快速排序的基本思想就是从一个数组中任意挑选一个元素(通常来说会选择最左边的元素)作为中轴元素,将剩下的元素以中轴元素作为比较的标准,将小于等于中轴元素的放到中轴元素的左边,将大于中轴元素的放到中轴元素的右边。

然后以当前中轴元素的位置为界,将左半部分子数组和右半部分子数组看成两个新的数组,重复上述操作,直到子数组的元素个数小于等于1(因为一个元素的数组必定是有序的)。

以下的代码中会常常使用交换数组中两个元素值的Swap方法,其代码如下

publicstaticvoidSwap(int[] A, inti, intj){

inttmp;

tmp = A[i];

A[i] = A[j];

A[j] = tmp;


(7)算法图扩展阅读:

快速排序算法 的基本思想是:将所要进行排序的数分为左右两个部分,其中一部分的所有数据都比另外一 部分的数据小,然后将所分得的两部分数据进行同样的划分,重复执行以上的划分操作,直 到所有要进行排序的数据变为有序为止。

定义两个变量low和high,将low、high分别设置为要进行排序的序列的起始元素和最后一个元素的下标。第一次,low和high的取值分别为0和n-1,接下来的每次取值由划分得到的序列起始元素和最后一个元素的下标来决定。

定义一个变量key,接下来以key的取值为基准将数组A划分为左右两个部分,通 常,key值为要进行排序序列的第一个元素值。第一次的取值为A[0],以后毎次取值由要划 分序列的起始元素决定。

从high所指向的数组元素开始向左扫描,扫描的同时将下标为high的数组元素依次与划分基准值key进行比较操作,直到high不大于low或找到第一个小于基准值key的数组元素,然后将该值赋值给low所指向的数组元素,同时将low右移一个位置。

如果low依然小于high,那么由low所指向的数组元素开始向右扫描,扫描的同时将下标为low的数组元素值依次与划分的基准值key进行比较操作,直到low不小于high或找到第一个大于基准值key的数组元素,然后将该值赋给high所指向的数组元素,同时将high左移一个位置。

重复步骤(3) (4),直到low的植不小于high为止,这时成功划分后得到的左右两部分分别为A[low……pos-1]和A[pos+1……high],其中,pos下标所对应的数组元素的值就是进行划分的基准值key,所以在划分结束时还要将下标为pos的数组元素赋值 为 key。

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