反思:一场有关一元二次方程的面试

本文通过一次面试经历,深入探讨了在C++中求解一元二次方程时遇到的常见问题及解决方案。从基础语法错误到函数设计缺陷,再到返回值的正确处理,作者分享了多次尝试与修正的过程,最终提出了一个简洁有效的解决方法。

做再多的实践,基础能力一定要扎实!IDE的确是开发利器,但太过于依赖了。而且临场发挥能力不好。

比如,用C++求解一元二次方程。面试官给了个在线编码的网站,那就是一个文本编辑器,可能带有关键词高亮,但没有代码提示。所以我写出了如下的狗屎代码:

#include <iostream>

using namespace std;

template<class T>
T* solve(T a, T b, T c)
{
    T delta = b * b - 4 * a * c;
    if(delta < 0) return -1;
    T ret[2];
    ret[0] = (-1 * b + sqrt(delta)) / (2 * a);
    ret[1] = (-1 * b - sqrt(delta)) / (2 * a);
    retrun ret;
}

int main() {
    double r[2];
    r = solve<double>(1, 2, 1);
    cout << r[0] << ", " << r[1] << endl;
}

我听到了面试官的叹气,他很友好地提醒我检查一下,我补上了sqrt,却连基本的拼写错误return都没看出来,面试就草草结束了。

致命问题有:

  1. 函数返回类型是指针,我还写了个 return -1
  2. 居然还用不可变的数组地址去接收返回值
  3. 即使r改成指针类型也是错,就不能返回局部变量的指针
  4. 不自信到连-b都没敢用

尝试1:指针赋值 nullptr
#include <iostream>

using namespace std;

template<class T>
void solve(T a, T b, T c, T* ret)
{
    T delta = b * b - 4 * a * c;
    if(delta < 0) ret = nullptr;
    else{
    	ret[0] =  (-b + sqrt(delta)) / (2 * a);
    	ret[1] =  (-b - sqrt(delta)) / (2 * a);
   	}
}

int main() {
    double r[2] = { 0 };
    solve<double>(1., -2., 4, r);
    if (r != nullptr)
        cout << r[0] << ", " << r[1] << endl;
    else
        cout << "无解" << endl;
}

但这并不能正确判断无解的情况,因为ret是个取值为数组地址的形参/局部变量/临时变量,改变它,数组的地址不会变,元素值也没变。

尝试2:元素赋值 NULL
#include <iostream>

using namespace std;

template<class T>
void solve(T a, T b, T c, T* ret)
{
    T delta = b * b - 4 * a * c;
    ret[0] = delta < 0 ? NULL : (-b + sqrt(delta)) / (2 * a);
    ret[1] = delta < 0 ? NULL : (-b - sqrt(delta)) / (2 * a);
}

int main() {
    double roots[2] = { 0 };
    solve<double>(1, 0, 0, roots);
    if (r[0] != NULL)
        cout << roots[0] << ", " << roots[1] << endl;
    else
        cout << "无解" << endl;
}

怎样表示无解呢,我尝试了使用 空值 NULL,但是发现其定义是:#define NULL 0 那这样就会误判零根情形。那应该怎么处理无解情况呢?传入一个flag?的确方便,但有没有更好的方法呢?

尝试3:返回解的状态

其实很简单,让函数返回状态标志就可以了

#include <iostream>

using namespace std;

template<class T>
bool solve(T a, T b, T c, T* ret)
{
    T delta = b * b - 4 * a * c;
    if (delta < 0) return false;
    ret[0] = (-b + sqrt(delta)) / (2 * a);
    ret[1] = (-b - sqrt(delta)) / (2 * a);
    return true;
}

int main() {
    double roots[2] = { 0 };
    if (solve<double>(1., -2., 1, roots))
        cout << roots[0] << ", " << roots[1] << endl;
    else
        cout << "无解" << endl;
}

… … …
(完)

【论文复现】一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略【需求响应】(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于价格弹性矩阵的居民峰谷分时电价激励策略,旨在通过需求响应机制优化电力系统的负荷分布。该研究利用Matlab进行代码实现,构建了居民用电行为与电价变动之间的价格弹性模型,通过分析不同时间段电价调整对用户用电习惯的影响,设计合理的峰谷电价方案,引导用户错峰用电,从而实现电网负荷的削峰填谷,提升电力系统运行效率与稳定性。文中详细阐述了价格弹性矩阵的构建方法、优化目标函数的设计以及求解算法的实现过程,并通过仿真验证了所提策略的有效性。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力,从事需求响应、电价机制研究或智能电网优化等相关领域的科研人员及研究生。; 使用场景及目标:①研究居民用电行为对电价变化的响应特性;②设计并仿真基于价格弹性矩阵的峰谷分时电价激励策略;③实现需求响应下的电力负荷优化调度;④为电力公司制定科学合理的电价政策提供理论支持和技术工具。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解价格弹性建模与优化求解过程,同时可参考文中方法拓展至其他需求响应场景,如工业用户、商业楼宇等,进一步提升研究的广度与深度。
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