作业五

本文介绍了两个实用的数组操作案例:一是如何将数组中的奇数和偶数分别存储到两个不同的数组中并输出;二是如何筛选出数组中的不重复元素并输出。通过具体的C++代码实现,帮助读者理解并掌握这些数组操作方法。

【项目一】

一、问题及代码

/* 
* 文件名称: 项目一-数组分离
* 作    者: 刘俊博 
* 完成日期:    2017年  5月  11日 
* 版 本 号:v1.0 
* 对任务及求解方法的描述部分:
* 输入描述: 10个数 
* 问题描述: 将A数组中奇数放到数组B,偶数放到数组C中后分别输出
* 程序输出: B数组、C数组 
* 问题分析: 
* 算法设计:  
*/  
#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
	int A[10],B[10],C[10],a,b,c,d;
	cout<<"请输入十个整数:\n";
	for(a=0;a<10;a++)
		cin>>A[a];
	for(a=0,b=0,c=0;a<10;a++)
	{
		if(A[a]%2==0)
		{
			C[c]=A[a];
			c++;
		}
		else
		{
			B[b]=A[a];
			b++;
		}
	}
	cout<<"奇数:";
	for(d=0;d<b;d++)
		cout<<B[d]<<" ";
	cout<<endl;
	cout<<"偶数:";
	for(d=0;d<c;d++)
		cout<<C[d]<<" ";
	cout<<endl;
	return 0;
}
二、运行结果



【项目二—数组选择】

一、问题及代码

/* 
* 文件名称: 项目二-数组选择
* 作    者: 刘俊博 
* 完成日期:    2017年  5月  11日 
* 版 本 号:v1.0 
* 对任务及求解方法的描述部分:
* 输入描述: 10个数 
* 问题描述: 将A数组中不重复的数放到数组B中输出
* 程序输出: B数组 
* 问题分析: 
* 算法设计:  
*/  
#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
	int A[10],B[10],a,b,c;
	cout<<"请输入十个数:\n";
	for(a=0;a<10;a++)
		cin>>A[a];
	for(a=0,b=0;a<10;a++)
	{
		bool d=true;
		for(c=0;c<10;c++)
		{
			if(A[a]==A[c]&&a!=c)
				d=false;
		}
		if(d==true)
		{
			B[b]=A[a];
			b++;
		}
	}
		for(c=0;c<b;c++)
			cout<<B[c]<<" ";
		cout<<endl;
	return 0;
}

二、运行结果



内容概要:本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机(SPMSM)有限控制集模型预测电流控制(FCS-MPCC)仿真系统。通过构建PMSM学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块,实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制,具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参设置、核心MATLAB函代码及仿真结果分析,涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形,验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性,并提出了参自整定、加权代价函、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群:自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生,以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员;具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳; 使用场景及目标:①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目;②作为电机先进控制算法(如MPC、MPTC)的仿真验证平台;③支撑科研中对控制性能优化(如动态响应、抗干扰能力)的研究需求; 阅读建议:建议读者结合Simulink环境动手搭建模型,深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑,重点掌握预测模型构建、代价函设计与开关状态选择机制,并可通过修改电机参或控制策略进行拓展实验,以增强实践与创新能力。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学学的基础领域,涵盖了实、科学记法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析:1.与倒的定义:该题目旨在检验学生对倒概念的掌握程度,即一个a的倒表达为1/a,因此-7的倒可表示为-1/7。 2. 科学记法的运用:科学记法是一种表示极大或极小字的方法,其形式为a×10^n,其中1≤|a|<10,n为整数。 此题要求学生运用科学记法表示一个天文单位的距离,将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法:考察学生解决包含分母的方程的能力,题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值,需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认:该题目测试学生对于几何体三视图(主视图、左视图、俯视图)的认识,需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算:题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积,要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念:题目涉及众、平均、极差和中位的定义,要求学生根据提供的据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解:考察学生在实际问题中进行学建模的能力,通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案量。 8. 三角学的实际应用:题目通过在直角三角形中运用三角函来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用:题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要:本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开,提出了一种结合改进粒子群优化算法(IPSO)与长短期记忆网络(LSTM)的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参(如学习率、隐层节点等),有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略(如引入自适应惯性权重、变异机制等),增强了全局搜索能力与避免早熟收敛,并利用实际电力负荷据进行实验验证,结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性(如MAE、RMSE指标)方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群:具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员,尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,提升电网调度的精确性与稳定性;②为优化算法(如粒子群算法)与深度学习模型(如LSTM)的融合应用提供实践案例;③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习,重点关注参优化机制的设计思路,并动手复现实验部分,通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
### 操作系统作业的任务要求与资料分析 在操作系统课程中,通常会设计一系列的实验或作业任务来帮助学生深入理解操作系统的理论知识和实际应用。以下是对可能涉及的“操作系统 作业”任务要求的详细分析和相关资料的整理[^1]。 #### 1. 作业的核心内容 根据常见的操作系统课程安排,“作业”可能涉及以下核心内容之一: - **作业管理**:研究批处理系统中的作业流、作业控制语言(JCL)以及作业调度算法。 - **进程调度**:模拟非剥夺式或剥夺式优先级调度算法,并分析其优缺点。 - **资源分配**:设计一个简单的资源分配机制,避免死锁的发生。 - **内存管理**:实现分页或分段存储管理的基本功能。 具体任务要求可能会结合上述知识点进行扩展[^2]。 #### 2. 可能的任务要求 以下是基于常见操作系统课程设置推测的“作业”任务要求: - **任务描述**:设计并实现一个简单的作业调度系统,支持以下功能: - 模拟批处理系统中的作业流,包含多个作业及其对应的作业步骤。 - 使用先到先服务(FCFS)、短作业优先(SJF)、高响应比优先(HRRN)等调度算法对作业进行调度。 - 输出每个作业的开始时间、结束时间及等待时间,并计算平均周转时间和平均带权周转时间。 - **输入输出要求**: - 输入:一组作业信息,包括作业号、到达时间及运行时间。 - 输出:每个作业的调度结果,以及整体的性能指标。 - **编程语言**:建议使用C/C++或Python实现,便于理解和调试。 #### 3. 示例代码:简单作业调度模拟 以下是一个基于Python实现的简单作业调度模拟代码示例,采用先到先服务(FCFS)算法[^3]。 ```python class Job: def __init__(self, job_id, arrival_time, burst_time): self.job_id = job_id self.arrival_time = arrival_time self.burst_time = burst_time self.start_time = 0 self.completion_time = 0 def fcfs_scheduling(jobs): current_time = 0 for job in jobs: if current_time < job.arrival_time: current_time = job.arrival_time job.start_time = current_time job.completion_time = current_time + job.burst_time current_time = job.completion_time def calculate_metrics(jobs): total_turnaround_time = 0 total_waiting_time = 0 for job in jobs: turnaround_time = job.completion_time - job.arrival_time waiting_time = turnaround_time - job.burst_time total_turnaround_time += turnaround_time total_waiting_time += waiting_time avg_turnaround_time = total_turnaround_time / len(jobs) avg_waiting_time = total_waiting_time / len(jobs) return avg_turnaround_time, avg_waiting_time # 示例输入 jobs = [ Job(1, 0, 8), Job(2, 1, 4), Job(3, 2, 9) ] fcfs_scheduling(jobs) avg_turnaround_time, avg_waiting_time = calculate_metrics(jobs) print("Average Turnaround Time:", avg_turnaround_time) print("Average Waiting Time:", avg_waiting_time) ``` #### 4. 进一步扩展 如果任务要求更高,可以考虑以下扩展方向: - 实现剥夺式优先级调度算法,并与非剥夺式算法进行对比分析。 - 引入动态优先级调整机制,模拟实时系统的调度需求。 - 增加多道程序设计,允许同时运行多个作业,并分析其对系统性能的影响[^4]。 ###
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