cs买枪

此博客展示了一段C++代码,实现了一个武器购买选择程序。程序提供手枪、步枪、AWP等武器选项,用户输入选择后会显示对应武器,输入错误会提示重新选择,输入4则退出程序,还包含一个判断输入是否有效的函数。

#include<iostream.h>

//---------------------------------------------------------------------------
//First Edition
//without MS(money system)

bool jud(int a);
main()
{
 int cho;
 cout<<"which kind of weapon you are going to buy?"<<endl
     <<"1. Pistols"<<endl
     <<"2. Rifels"<<endl
     <<"3. AWP"<<endl
     <<"4. exit"<<endl<<endl;
    do
     {
       cin>>cho;
       switch(cho)
        {
         case 1 : cout<<endl<<"1.USP"<<endl
                      <<"2.D-eagle"<<endl;break;
         case 2 : cout<<"1.M4A1"<<endl
                      <<"2.AK47"<<endl;break;
         case 3 : cout<<"1.AWP"<<endl;break;
         case 4 : cout<<"Have fun next time !"<<endl;break;
         default: cout<<"Wrong number,please rechoose"<<endl;
        }
     }
     while(jud(cho));
     cin>>"";
}
 bool jud(int a)
 {
  for(int i=1;i<5;i++)
      {
       if (a==i)
       return false;
      }
  return true;
 }

【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的研究资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播机制,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法提升系统安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,可用于模拟复杂电力系统在多重故障下的响应特性,支持对关键故障路径的识别与优化决策,适用于高水平科研复现与工程仿真分析。文中还列举了大量相关技术方向的配套资源,涵盖智能优化算法、电力系统管理、机器学习、路径规划等多个领域,并提供了网盘链接以便获取完整代码与资料。; 适合人群:具备电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统安全分析的工程技术人员,尤其适合致力于高水平论文(如EI/SCI)复现与创新的研究者。; 使用场景及目标:①复现顶级期刊关于N-k故障与连锁传播的优化模型;②开展电力系统韧性评估、故障传播分析与多阶段防御策略设计;③结合YALMIP等工具进行双层优化建模与场景筛选算法开发;④支撑科研项目、学位论文或学术成果转化。; 阅读建议:建议读者按照文档提供的目录顺序系统学习,优先掌握双层优化与场景筛选的核心思想,结合网盘中的Matlab代码进行调试与实验,同时参考文中提及的智能算法与电力系统建模范例,深化对复杂电力系统建模与优化的理解。
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