C++学习之旅(八)程序流程结构 五

本文介绍了编程中的三种关键跳转语句:break用于跳出循环和switch,continue使循环跳过部分语句,goto实现无条件转移。通过实例演示了如何在C++中正确运用这些语句。

学习资料及工具:bilibili视频网站黑马程序员匠心之作,BV1et411b73Z,共大概300+集https://www.bilibili.com/video/BV1et411b73Z?p=2

工具:Visual 2015

虽然不是0基础,但是之前感觉之前学过的和没学过一样,所以用0基础视频进行学习,此系列帖子作为笔记使用(主要是字丑)。


目录

正文

4.2 跳转语句

4.2.1 break语句

         4.2.2 continue

          4.2.3 goto语句



正文

4.2 跳转语句

4.2.1 break语句

作用:用于跳出选择结构和循环结构

break使用的时机

  • 出现在switch条件语句中,终止case并跳出switch
  • 出现在循环语句中,跳出当前循环
  • 出现在嵌套循环中,跳出最近的内层循环语句
#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
	//break使用时机

	//switch语句、循环语句、嵌套循环
	//cout << "请选择副本的难度 :" << endl;
	//cout << "1.普通" << endl;
	//cout << "2.中等" << endl;
	//cout << "3.困难" << endl;
	//int select = 0;//创建选择的结果变量
	//cin >> select;

	/*switch (select)
	{
	case 1:  cout << "您选择了普通难度" << endl;
		break;//跳出switch
	case 2:  cout << "您选择了普通难度" << endl;
		break;
	case 3:  cout << "您选择了普通难度" << endl;
		break;
	default:
		break;
	}*/

	//for (int i = 0; i < 10; i++)
	//{
	//	cout << i << endl;
	//	if (i == 5)//打印到5的时候退出循环
	//	{
	//		break;
	//	}
	//}

	for (int i = 0; i < 10; i++)//一般都是行在外面,列在里面
	{
		for (int j = 0; j < 10; j++)
		{
			if (j == 5)//j=5退出循环——也就是只有5列
			{
				break;
			}
			cout << "*";
		}
		cout << endl;
	}
	system("pause");

	return 0;
}

 结果就不显示了,感兴趣的可以自己使用代码跑一下。

4.2.2 continue

作用:在循环语句中,跳过本次循环余下的语句,继续执行下一次循环(continue后面的不在执行,重头再来)

#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
	//打印100以内的偶数
	for (int i = 0; i < 100; i++)
	{
		if (i % 2 != 0)//奇数
		{
			continue;//到这一行后,满足条件的不在输出,直接执行下一次循环,所以奇数不在输出
		}
		cout << i << endl;//只打印偶数
	}
	system("pause");

	return 0;
}

 4.2.3 goto语句

作用:无条件跳转语句(听说不建议使用)

语法:goto 标记;

#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
	cout << "1" << endl;

	cout << "2" << endl;
	goto flag;
	cout << "3" << endl;
flag://注意flag后面是冒号,跳过了3
	cout << "4" << endl;
	
	system("pause");

	return 0;
}

结果如下:

 注意:如果把flag放到1和2中间,则会无限重复2

 

 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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