编程问题与解答合集

1、修改骰子程序,使其总是以一个随机数开始一系列投掷。

为了让骰子程序每次都以随机数开始一系列投掷,可调用内置函数 srand (该函数无参数),它会利用时间和日期生成一个“随机”种子。

建议在首次加载数据库/程序 dice 或首次使用 go 时调用该函数,且每个会话仅需调用一次。

另外,也可以编写一个包含 go 的函数,该新函数用于多次投掷时仅调用一次,此函数也会进行种子设置。

2、将程序 dice 改为 dice2,使其模拟投掷一个 12 面的骰子。

要将程序 dice 改为 dice2 来模拟投掷 12 面骰子,需要调整随机数生成逻辑。

  • 原本生成 1 到 6 之间的随机数,是用 rand 函数生成随机数后对 6 取模再加 1。
  • 现在要生成 1 到 12 之间的随机数,应该对 12 取模再加 1。

具体修改:

  • 将原本的 % rand #6 改为 % rand #12
  • 再将结果传递给 add1 函数,以得到 1 到 12 之间的整数。

3、给定函数 (+ 3 (– 8 6)),其结果是什么?

首先计算括号内的 (- 8 6) ,结果为 2。
然后计算 (+ 3 2) ,结果为 5。
所以 (+ 3 (- 8 6)) 的结果是 5。

4、给定函数 (+ (–3 2) (– (+ 5 7) (– 7 3))),结果是多少?

首先计算括号内的值:

  • (– 3 2) = -1
  • (+ 5 7) = 12
  • (– 7 3) = 4

然后:

  • (– (+ 5 7) (– 7 3)) = (– 12 4) = 8

最后:

  • (+ (–3 2) (– (+ 5 7) (– 7 3))) = (+ -1 8) = 7

所以结果是 7

5、一个函数可以有多少种不同的输出?

一个函数只能有一个输出。

6、‘s’和‘>’的类型分别是什么?

‘s’和‘>’的类型是char(字符)

7、在函数示意图中如何确定函数参数的顺序?以减法“–”为例,说明 a) – #10 #2 和 b) – #2 #10 之间的差异。

函数或构造函数参数的顺序,是从单个输出箭头(作为参考起点)按顺时针方向严格排序。

对于减法“–”:

  • 在 a) – #10 #2 中,按参数顺序是用 10 减去 2,结果为 8;
  • 在 b) – #2 #10 中,是用 2 减去 10,结果为 -8。

不同的参数顺序会得到不同的计算结果。

8、函数式编程语言和命令式编程语言有哪些区别?

编程范式对比:函数式编程与命令式编程

函数式编程特点

  • 不关注进程执行顺序
  • 只要进程能完成,就会在等待所有参数值可用的进程之前完成
  • 并行操作可按任意顺序执行
  • 使用纯函数,具有 引用透明性
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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