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)

【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同类研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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