C语言操作符详解(下)

本文介绍了编程中常见的关系操作符如`==`和`=`, 逻辑操作符包括`&&`和`||`, 以及条件操作符`exp1 ? exp2 : exp3`. 还特别强调了`&&`和`||`操作符的短路特性,并解释了逗号表达式的执行顺序。此外,文章还探讨了这些操作符在实际编程中的应用和重要性。

关系操作符

脚下留心:在编程过程中 == 和 = 要分清,一个是关系,一个是赋值

 逻辑操作符

区分 按位与和按位或

&&        逻辑与

||        逻辑或

        脚下留心: && 操作符,当左边表达式算出的是假,则整个表达式的值为假,右边表达式不管是啥的都不用算。

        || 操作符,当左边表达式算出的是真,则整个表达式的值为真,右边表达式不管是啥都不用算

条件操作符

exp 1  ?  exp2  :  exp3

逻辑:如果 表达式1 成立,则执行 表达式2 ,不成立则执行 表达式3.

类似于  if  ...  else  ....

逗号表达式

exp 1,exp 2,exp 3,....expN

逗号表达式,就是用逗号隔开的多个表达式。逗号表达式,从左向右依次执行。

整个表达式的结果是最后一个表达式的结果。

 

 

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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