链栈

本文介绍了一个使用C++模板实现的简单栈类,该栈类能够处理任意类型的数据,并提供了基本的栈操作如压栈(push)、弹栈(pop)、获取栈顶元素(gettop)以及判断栈是否为空(empty)。

#include<iostream>

#include<string>

using namespace std;

template<class T>

struct Node{

T data;

Node<T>*next;

};

template<class T>

class Student{

public:

Student(){top=NULL;}

~Student(){}

void push(T x);

T pop();

T gettop(){if(top!=NULL) return top->data;}

int empty(){if(top==NULL)return 1;return 0;}

private:

Node<T>*top;

};

template<class T>

void Student<T>::push(T x){

Node<T>*s;

s=new Node<T>;

s->data=x;

s->next=top;

top=s;

}

template<class T>

T Student<T>::pop(){

if(top==NULL)throw "下溢";

T x=top->data;

Node<T> *p;

p=top;

top=top->next;

delete p;

return x;

}

void main(){

Student<string> stu;

string a[3]={"小明","小李","小栋"};

for(int i=0;i<3;i++){

stu.push(a[i]);

}

cout<<stu.gettop()<<endl;

cout<<stu.pop()<<endl;

cout<<stu.empty()<<endl;

}

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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