C++ Primer | 第一章 开始

本文介绍了C++编程的基础知识,包括简单程序的编写、编译与运行流程、输入输出操作、控制流语句以及类的基本概念。

1.1 编写一个简单的c++ 程序 Writing a simple c++ program

每个程序都会有一个或者几个function,一定会有一个main function,下面是一个简单的mainfunction:

int /*1retun type*/ main/*2function name*/()/*3parameter list*/
{
 return 0;/*Note the semicolon*/
}/*4function body*/

main 函数的 返回类型必须为int,其返回值用来指示状态,0表示成功,非0表示错误状态,本例中的参数为空,函数体是在curly brace内的block of statements。

1.1.1 Compiling and executing编译、运行

常见源文件名:cc,cxx,cpp,cp,c
可执行文件:window:exe,Unix:out

$ g++ -o prog1 prog1.cc/*g++是GNU编辑器的运行命令,-o xxx指定可执行文件名*/
X:\path\> cl /EHsc prog1.cpp/*cl是VS的运行命令,/EHsc是编译器选项*/

1.2 输入输出

c++使用iostream来提供IO机制,包括4个IO对象,cin,cout,cerr(输出警告和错误), clog
看下面的程序

#include <iostream>//头文件
int main()
{
    std::cout <<"2numbers,please"<< std::endl;/*输出运算符<<(output operator),endl是操纵符manipulator*/
    int v1=0,v2=0;
    std::cin>>v1>>v2;/*std::指出namespace为std,“::”是作用于运算符scope operator*/
    std::cout<<"the sum of "<<v1<<"and"<<v2<<"is"<<v1+v2<<std::endl;
    return 0;
}

1.3 注释 comments

/*
*这种形式一般是多行注释
*
*/
//这种一般是单行注释,可以用//来注释掉/**/

1.4 控制流

1.4.1 while

whilecondition){
    statement
    }

1.4.2 while

for循环,包含init-statement,condition及expression三个部分

for(int val=1;val<=0;++val)
     sum+=1;//注意分号的出现位置,一共出现了三次,while的初始化需要在循环前方进行,多语句用{}

1.4.3 读取数量不定的输入数据

#include<iostream>
int main()
{
   int sum=0,value=0;
   while(std::cin>>value)
       sum+=value;
   std::cout<<"sumis"<<sum<<std::endl;
   return 0;
}//文件结束符windows:Ctrl+Z,enter或return;Unix或Mac OS Ctrl+D

1.5 类

这里并没有详细的介绍类,只是做了以下几点说明:
1. 类的头文件:.h .hpp .hxx 通常以类名来命名
2. item1.isbn()这样的形式来调用类的成员函数

总结:


这里写图片描述

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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