C++ basic kills

本文档为个人学习C++过程中整理的关于双指针使用方法及虚函数的理解笔记。主要内容来源于互联网资源汇总,特别针对双指针技巧进行归纳总结,并附带有关虚函数的学习心得。

This is my personal study notes, only for quick revision of the c++ knowledge. So, all of notes are from internet. But the combination of this summary is my work




double pointer usage










以下 Virtual 函数 学习笔记:转自http://blog.youkuaiyun.com/hackbuteer1/article/details/7558868






内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
内容概要:本文围绕面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程展开研究,提出了一套基于Python实现的综合性计算框架,旨在应对制造过程中数据不确定性、噪声干扰面向制造业的鲁棒机器学习集成计算流程研究(Python代码实现)及模型泛化能力不足等问题。该流程集成了数据预处理、特征工程、异常检测、模型训练与优化、鲁棒性增强及结果可视化等关键环节,结合集成学习方法提升预测精度与稳定性,适用于质量控制、设备故障预警、工艺参数优化等典型制造场景。文中通过实际案例验证了所提方法在提升模型鲁棒性和预测性能方面的有效性。; 适合人群:具备Python编程基础和机器学习基础知识,从事智能制造、工业数据分析及相关领域研究的研发人员与工程技术人员,尤其适合工作1-3年希望将机器学习应用于实际制造系统的开发者。; 使用场景及目标:①在制造环境中构建抗干扰能力强、稳定性高的预测模型;②实现对生产过程中的关键指标(如产品质量、设备状态)进行精准监控与预测;③提升传统制造系统向智能化转型过程中的数据驱动决策能力。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码实例,逐步复现整个计算流程,并针对自身业务场景进行数据适配与模型调优,重点关注鲁棒性设计与集成策略的应用,以充分发挥该框架在复杂工业环境下的优势。
### PTA 大炮打蚊子 C++ 解决方案 在处理这个问题时,核心在于理解如何遍历二维数组并计算特定区域内存在的目标数量,在此案例中即为统计被大炮覆盖范围内有多少只蚊子。给定的大炮杀伤范围模式显示为中心点及其上下左右四个方向各一格的位置[^2]。 为了实现这一功能,程序首先读取输入数据,包括网格大小以及各个位置是否有蚊子的信息。接着定义一个函数用于判断指定坐标是否位于有效网格内,并创建另一个函数用来评估当大炮落在某一点上时能击中的蚊子总数。最后通过循环调用上述评估函数找到最佳射击点使得能够消灭最多的蚊子。 下面是具体的C++代码实现: ```cpp #include <iostream> using namespace std; const int MAX_SIZE = 10; // 假设最大尺寸不超过10*10 int grid[MAX_SIZE][MAX_SIZE]; bool visited[MAX_SIZE][MAX_SIZE]; // 判断(x,y)是否处于合法边界内 bool isValid(int x, int y, int m, int n){ return (x >= 0 && x < m && y >= 0 && y < n); } // 计算以(i,j)为中心的最大打击效果 int maxKill(int i, int j, int m, int n){ if (!isValid(i, j, m, n)) return 0; int killCount = 0; static const pair<int,int> directions[]={ make_pair(-1,-1),make_pair(-1,0),make_pair(-1,+1), make_pair(0,-1), make_pair(0,+1), make_pair(+1,-1),make_pair(+1,0),make_pair(+1,+1) }; for(auto& dir : directions){ int newX=i+dir.first,newY=j+dir.second; if(isValid(newX,newY,m,n)){ killCount+=grid[newX][newY]; } } return killCount + grid[i][j]; // 加上中心点本身 } void solve(){ int m, n; cin >> m >> n; char c; for(int i=0;i<m;++i){ for(int j=0;j<n;++j){ cin>>c; grid[i][j]=(c=='1'?1:0); // 将字符转换成整数表示有无蚊子 } } int bestI=-1,bestJ=-1,maxKills=INT_MIN; for(int i=0;i<m;++i){ for(int j=0;j<n;++j){ int current=maxKill(i,j,m,n); if(current>maxKills){ maxKills=current; bestI=i; bestJ=j; } } } cout << "Best position ("<<bestI<<","<<bestJ<<") kills "<<maxKills<<" mosquitoes."<<endl; } ``` 这段代码实现了对于给定的`m*n`矩阵,其中每个元素代表是否存在一只蚊子(用‘1’或‘0’表示),可以找出最有效的攻击位置使一次爆炸尽可能多地清除掉更多的蚊子。注意这里假设了地图不会超过10乘10的规模;如果实际应用场景中有更大的需求,则需调整常量`MAX_SIZE`的值。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值