string类的实现

#include<stdio.h>
#include <iostream>
#include<string.h>
using namespace std;

class string_my
{
public:
    string_my(const char *str=NULL);//普通构造函数
    string_my(const string_my &other);//拷贝构造函数
    ~ string_my(void);//析构函数
    string_my&  operator=(const string_my &other);//赋值函数
    friend ostream & operator<<(ostream& o,const string_my &str);



private:
    char *m_data;
};
ostream & operator<<(ostream &o,const string_my &str)
{
    o<<str.m_data;
    return o;

}
string_my::string_my(const char *str)
{
    if(str==NULL)
    {
        m_data=new char[1];
        *m_data='\0';
    }
    else
    {
        int length=strlen(str);
        m_data=new char[length+1];
        strcpy(m_data,str);
    }
}

string_my::~string_my(void)
{
    delete []m_data;
}
string_my::string_my(const string_my &other)
{
    int length=strlen(other.m_data);
    m_data=new char[length+1];
    strcpy(m_data,other.m_data);
}


string_my& string_my::operator=(const string_my &other)
{
    if(this==&other)
        return *this;
    delete []m_data;
    int length=strlen(other.m_data);
    m_data=new char[length+1];
    strcpy(m_data,other.m_data);
    return *this;
}
int main()
{
    string_my s("sasa");
    cout<<s<<endl;
    string_my q("qqqqq");
    s=q;
    cout<<s<<endl;
    s="12123343";
    cout<<s<<endl;

}

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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