运算符重载

第四章 运算符重载之——运算符重载的概念 1、运算符重载就是给已有的运算符赋予多重含义,使同一个运算符作用于不同类型的数据时产生不同的行为。运算符重载的目的是使得运算符也能够用来操作对象。 2、C++允许重载大多数运算符,不允许重载的有: 成员访问运算符 . 成员指针访问运算符 .* 、 ->* 域运算符 : : 长度运算符 sizeof 条件运算符 ? : 预处理符 # 用于类运算的运算符通常都要重载, = 默认重载为成员变量的复制 & 默认重载为返回任何类对象的地址 3、运算符重载的实质是编写以运算符为名称的函数,使用 阅读详情
"""
   运算符重载
"""


class Vector2:
    def __init__(self, x, y):
        self.x = x
        self.y = y
    def __str__(self):
        return 'x的分量是%d,y的分量是%d'%(self.x,self.y)
    def __add__(self, other):
        return Vector2(self.x+other.x,self.y+other.y)
    def __iadd__(self, other):
        self.x += other.x
        self.y += other.y
        return self
    def __lt__(self,other):
        return self.x+self.y < other.x+other.y
    def __eq__(self,other):
        return self.x==other.x and self.y == other.y
pos = Vector2(1, 2)
dir = Vector2(0, 1)
# pos.x += dir.x
# pos.y += dir.y
print(pos + dir)#pos.__add__(dir)
pos +=dir
print(pos)
# 创建了新对象
list01 = [1]
print(id(list01))
list01 = list01 + [2]
print(id(list01))
list02 = [1]
print(id(list02))
list02 += [2]
print(id(list02))
list01 = [
    Vector2(1,2),
    Vector2(7,8),
    Vector2(3,4),
    Vector2(5,6),
]
for item in sorted(list01):
    print(item)
print(Vector2(1,2) in list01)
list01.remove(Vector2(1,2))
list01.count(Vector2(1,2))
BFD+OSPF+FRR:构建高可用网络的核心铁三角 摘要:VRRP、OSPF、BFD和FRR协同实现网络高可用。VRRP负责网关冗余,OSPF确保路由可达,BFD提供毫秒级故障检测,FRR实现快速路径切换。故障时,BFD立即检测并通知OSPF,FRR在OSPF收敛前切换流量,VRRP完成网关切换(如需)。BFD采用异步模式动态建立,效率最高。该机制确保业务流量无缝切换,提升网络可靠性。 阅读详情

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贝叶斯统计 [韦来生编]

贝叶斯(Bayes)统计是近几十年来迅速发展起来的数理统计的一个重要分支。贝叶斯方法与经典统计方法的主要不同之处是进行统计推断时除了利用样本信息外,还要利用参数的先验信息,因此可以提高统计推断或统计决策的效果。它在经济、金融、生物、医学、自然科学和社会科学等许多领域具有广泛的应用。贝叶斯方法的研究已渗透到了统计学的几乎所有领域。作者在给中国科学技术大学概率论与数理统计专业本科生开设的“数理统计”课程中有一章专门讲授“贝叶斯方法和统计决策理论”,近十年来也给中国科学技术大学概率统计专业研究生开设过几次“贝叶斯分析”课。本书是在对过去讲稿的内容作了适当的增减和调整的基础上完成的。  本书共分六章。第1章是绪论,介绍了贝叶斯统计的若干基本概念,同时对必要的数理统计的基础知识有重点地作了回顾。第二章介绍了确定先验分布的若干可供选择的方法。第三章介绍了几类常见统计模型参数的后验分布的主要结果和计算方法。第四章和第五章分别介绍了“贝叶斯统计推断”和“贝叶斯统计决策”的内容。第六章介绍了贝叶斯统计计算的若干方法,包括蒙特卡洛方法和马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)方法以及相关统计软件的简介。本书的每一章附右大量的例题和习题,书末附有常用的几个表格和部分习题解答供读者查用。  大约可在54学时内讲授本书的第1章至第六章的主要内容,教师可根据学时需要选讲本书第1章至第六章的部分内容。书中标“*”号的章节可略去不讲,留给读者作为阅读材料。第六章例题中的R代码和部分例题的数据文件等可从作者个人主页下载。  作者在编写本书的过程中参考了J.O.Berger教授的《统计决策论及贝叶斯分析》和茆诗松教授编写的《贝叶斯统计》等书中的一些内容,以及《贝叶斯分析》一书中由张伟平博士编写的有关贝叶斯统计计算的一些内容。在此表示衷心感谢。  本书编写准备过程中,中国科学技术大学统计与金融系的几个研究生帮助完成了本书部分中文的录入和排版,作者对他们的辛勤工作表示真诚的感谢。高等教育出版社为本书的出版给予了大力支持。在此一并致谢。

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