一道c++笔试题

1 #include <vector> 
2 
3 struct Point
 { 4     Point(int xx, int yy) 
5         : x(xx) 6         , y(yy) 7    
 {} 
8 
9     int const x;
10     int const y;
11 };
12
13 int main()
14 {
15     std::vector<Point> pts;
16     pts.push_back(Point(0, 0));
17     return 0;
18 }

编译出现下列错误:

14.cpp: 在成员函数‘Point& Point::operator=(const Point&)’中:
14.cpp:4:8:自‘void std::vector<_Tp, _Alloc>::_M_insert_aux(std::vector<_Tp, _Alloc>::iterator, const _Tp&) [with _Tp = Point, _Alloc = std::allocator<Point>, std::vector<_Tp, _Alloc>::iterator = __gnu_cxx::__normal_iterator<Point*, std::vector<Point> >, typename std::_Vector_base<_Tp, _Alloc>::_Tp_alloc_type::pointer = Point*]’实例化
/usr/include/c++/4.6/bits/stl_vector.h:834:4:自‘void std::vector<_Tp, _Alloc>::push_back(const value_type&) [with _Tp = Point, _Alloc = std::allocator<Point>, std::vector<_Tp, _Alloc>::value_type = Point]’实例化
14.cpp:13:26:从此处实例化
14.cpp:4:8: 错误: non-static const member ‘const int Point::x’, can’t use default assignment operator
14.cpp:4:8: 错误: non-static const member ‘const int Point::y’, can’t use default assignment operator
In file included from /usr/include/c++/4.6/vector:70:0,
                 from 14.cpp:2:
/usr/include/c++/4.6/bits/vector.tcc: 在成员函数‘void std::vector<_Tp, _Alloc>::_M_insert_aux(std::vector<_Tp, _Alloc>::iterator, const _Tp&) [with _Tp = Point, _Alloc = std::allocator<Point>, std::vector<_Tp, _Alloc>::iterator = __gnu_cxx::__normal_iterator<Point*, std::vector<Point> >, typename std::_Vector_base<_Tp, _Alloc>::_Tp_alloc_type::pointer = Point*]’中:
/usr/include/c++/4.6/bits/vector.tcc:314:4: 附注: 在这里第一次需要生成的方法‘Point& Point::operator=(const Point&)’


原因分析:

由于模板必须支持复制操作,但const限定的变量一旦绑定是不能够修改的


多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法(IEEE118节点)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于Matlab代码实现的多源动态最优潮流的分布鲁棒优化方法,适用于IEEE118节点电力系统。该方法结合两阶段鲁棒模型与确定性模型,旨在应对电力系统中多源不确定性(如可再生能源出力波动、负荷变化等),提升系统运行的安全性与经济性。文档还列举了大量相关的电力系统优化研究案例,涵盖微电网调度、电动汽车集群并网、需求响应、配电网重构等多个方向,并提供了YALMIP等工具包的网盘下载链接,支持科研复现与进一步开发。整体内容聚焦于电力系统建模、优化算法应用及鲁棒性分析。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事能源系统优化的工程技术人员;熟悉优化建模(如鲁棒优化、分布鲁棒优化)者更佳。; 使用场景及目标:①开展电力系统动态最优潮流研究,特别是含高比例可再生能源的场景;②学习和复现分布鲁棒优化在IEEE118等标准测试系统上的应用;③进行科研项目开发、论文复现或算法比较实验;④获取相关Matlab代码资源与仿真工具支持。; 阅读建议:建议按文档结构逐步浏览,重点关注模型构建思路与代码实现逻辑,结合提供的网盘资源下载必要工具包(如YALMIP),并在Matlab环境中调试运行示例代码,以加深对分布鲁棒优化方法的理解与应用能力。
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