C++面试题(5)

C++常见面试题-5.数据结构 本文整理了C++数据结构相关的面试问题,重点对比了数组与链表的存储方式、访问效率及适用场景,并提供了示例代码。同时阐述了栈(LIFO)和队列(FIFO)的特性、基本操作及典型应用,如函数调用和任务调度。此外还介绍了双端队列(Deque)的特点,说明其相比普通队列支持两端操作的高灵活性。全文通过具体代码示例展示了这些数据结构的实现方式和使用方法。 阅读详情
Write C/C++ program which will repeatedly prompt for and read command from the terminal and perform desired action.
The commands to be supported are:

Add an item into the queue at a given priority, e.g.
Priority: 1
Item:item 1
Print the current contents of the queue.
1: item 1, next item, …
…
9: my item, …
Reverse – toggle the priority order of the queue, e.g.
9: my item, …
…
1: item 1, next item, …
Remove the highest priority item form the queue and print it, e.g.
Removed: my item

Specifications of the priority queue:
·Items added into queue may have priority in range 0 to 9
·Initially, 0 is the highest priority.
·Within one priority level, items should be maintained as FIFO.
Hints:
· It is not imperative that you complete application.
· Parts of application you did not finished comment:
1.Why did you not implement?
2.How would you implement?

===========================================
#include <stdio.h> 
#include 
<stdlib.h>
 
#include 
<string.h>
 

#define FALSE   0 

#define TRUE    1 

typedef 
int     BOOL; 

struct item 
{ 
        
char    *
info; 
        
struct item     *
next; 
}
; 

struct item     *queue[10
]; 

BOOL swcmd(
int
); 
void add_item(int priority, char *
buf); 
void print_item(void
); 
void rm_item(void
); 
struct item     *get_last_item(int priority);           // get the last item with the priority. 

void free_item(struct item *tmp); 
void flush_in(void);                    // to flush input buffer. 


int main(void) { 
        
int     ch, loop =
 TRUE; 
        
while (loop) 
{ 
                printf(
"type a command to run the program(h for help): "
); 
                ch 
=
 getchar(); 
                flush_in(); 
                loop 
=
 swcmd(ch); 
        }
 
        exit(
0
); 
}
 

/* 
* to process the different command. 
* 
*/
 
BOOL swcmd(
int ch) 
{ 
        BOOL    ret 
=
 TRUE; 
        
int
     priority; 
        
char    buf[256
]; 
        
switch (ch) 
{ 
                
case 'a'
 : 
                        printf(
"add an item./n"
); 
                        printf(
"priority: "
); 

                        scanf(
"%d", &
priority); 
                        flush_in(); 
                        
if ((priority < 0) || (priority > 9)) 
{ 
                                printf(
"priority must be in 0 to 9./n"
); 
                                
break
; 
                        }
 

                        printf(
"item: "
); 
                        scanf(
"%s"
, buf); 
                        flush_in(); 
                        add_item(priority, buf);        
// maybe unsucessful. 

                        break; 
                
case 'p'
 : 
                        printf(
"print the items./n"
); 
                        print_item(); 
                        
break
; 
                
case 'o'
 : 
                        rm_item(); 
                        
break
; 
                
case 'h'
 : 
                        printf(
"a -- add an item to the queue./n"
); 
                        printf(
"p -- print the queue./n"
); 
                        printf(
"o -- take out the highest priority item./n"
); 
                        printf(
"h -- show this help information./n"
); 
                        printf(
"q -- quit this program./n"
); 
                        
break
; 
                
case 'q'
 : 
                        ret 
=
 FALSE; 
                        
break
; 
                
default
 : 
                        printf(
"an unrecgnized command!/n"
); 
        }
 
        
return
 ret; 
}
 

/* 
* add an item to the date structure. 
* 
*/
 
void add_item(int priority, char *buf) 
{ 
        
struct item     *tmp, *
last; 

        tmp 
= (struct item *)malloc(sizeof(struct
 item)); 
        
if (tmp == NULL) 
{ 
                perror(
"add_item::malloc"
); 
                exit(
1
); 
        }
 

        tmp
->info =
 strdup(buf); 
        
if (tmp->info == NULL) 
{ 
                perror(
"add_item::strdup"
); 
                exit(
1
); 
        }
 

        tmp
->next =
 NULL; 
        last 
=
 get_last_item(priority); 
        
if (last == NULL) 
{ 
                queue[priority] 
=
 tmp; 
                
return
; 
        }
 

        last
->next =
 tmp; 
        
return
; 
}
 

/* 
* to show the items on the screen. 
* 
*/
 
void print_item(void) 
{ 
        
int
     i; 
        
struct item     *
tmp; 
        
for (i = 0; i < 10; i++) 
{ 
                printf(
"%d: "
, i); 
                tmp 
=
 queue[i]; 
                
while (tmp != NULL) 
{ 
                        printf(
"%s, ", tmp->
info); 
                        tmp 
= tmp->
next; 
                }
 
                printf(
"-/n"
); 
        }
 
        
return
 ; 
}
 

/* 
* get the last item position with the same priority. 
* 
*/
 
struct item *get_last_item(int priority) 
{ 
        
struct item     *
tmp; 
        tmp 
=
 queue[priority]; 
        
if (tmp == NULL) 
{ 
                
return
 tmp; 
        }
 
        
while (tmp->next != NULL) 
{ 
                tmp 
= tmp->
next; 
        }
 
        
return
 tmp; 
}
 

/* 
* output the highest priority item,and remove it from the queue. 
* 
*/
 
void rm_item(void) 
{ 
        
int
     i; 
        
struct item     *
tmp; 
        
for (i = 9; i >= 0; i--) 
{ 
                
if (queue[i] == NULL) 
{ 
                        
continue
; 
                }
 
                tmp 
=
 queue[i]; 
                queue[i] 
= tmp->
next; 
                
break
; 
        }
 

        
if (i < 0) 
{            // a trap to remove nothing. 
                return; 
        }
 

        printf(
"the highest priority item: [%d] %s/n", i, tmp->
info); 
        free_item(tmp); 
        print_item(); 
        
return
; 
}
 

/* 
* to free the struct item. 
* 
*/
 
void free_item(struct item *tmp) 
{ 
        free(tmp
->
info); 
        free(tmp); 
}
 

/* 
* to flush the input buffer. 
* 
*/
 
void flush_in(void) 
{ 
        
int
     ch; 
        ch 
=
 getchar(); 
        
while (ch != '/n') 
{ 
                ch 
=
 getchar(); 
        }
 
        
return
 ; 
}
红外:非均匀性校正01_基本原理与基本方法 非均匀校正(nonuniformity correction,NUC) 基本原理 这里要表达的意思就是:图中每一条直线对应一个像素点的,亮度/辐照度的情况。由于硬件的关系,每一个像素点的线性响应很不一样,所以需要通过矩阵来校正。 校正原理: 一点校正 两点校正 其他原理介绍: 参考链接: 基于多项式拟合的红外焦平面非均匀校正 课件:光电成像——非均匀性校正 红外图像非均匀性校正相关汇总 红外非均匀性校正算法总结 红外图像非均匀矫正——一点矫正 ... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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c/c++面试题集锦1.多态类中的虚函数表是Compile-Time,还是Run-Time时建立的?2.将一个 1M -10M 的文件,逆序存储到另一个文件,就是前一个文件的最后一个 字符存到新文件的第一个字符,以此类推。3.main主函数执行完毕后,是否可能会再执行一段代码?4.一个父类写了一个virtual 函数,如果子类覆盖它的函数不加virtual ,也能实现多态?在子类的空间里,有没有父

yysdsyl的专栏 3488

WINCC7.3破解文件

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最新【C++】C+(5),程序员面试题精选100题

常量或者全局变量。

2401_84164672的博客 877

剑指offer-复习c++ 面试题5 替换空格。

面试题5 替换空格。 字符串复习 c语言字符串就是比字符数组多一个字节,结尾为’\0’ c字符串 " 1.长度 strlen(char* s) 2.比较 strcmp(char*s1, char*s2) //返回int strncmp(char*s1, char*s2, int n) //比较前n个字符 3.附加 strncat(char* dest, char* src, int n)/...

xxt30306的博客 154

C++入门自学Day5-- c++类与对象(面试题)

本文回顾了C++类与对象相关知识点,包括友元、初始化、静态成员、拷贝构造等。通过两道面试题解析:1)分析全局/局部/static变量的构造和析构顺序,得出BADC的调用顺序;2)计算拷贝构造函数调用次数,通过编译器优化分析得出7次调用。文章使用示例代码演示了对象生命周期管理和拷贝构造行为,并解释了编译器优化(如RVO)对结果的影响。这两道题考察了对C++对象生命周期管理和拷贝机制的深入理解。

JJOHJHOUJ的博客 1048

【剑指offer】面试题5:替换空格【C++版本】

总结的部分题目思路与代码,待完善。 【剑指offer-第二版】部分题目与解答【C++版本】 题目一: 替换空格 请实现一个函数,把字符串中的每个空格替换成“%20”,例如,输入”We are happy.”,则输出”We%20are%20happy.”。 解题思路: 本题主要考察对字符串的处理 一般像这种需要向后扩充容量重新整理内存的,最好能够考虑到从尾部开始整理的方法 1...

m0_37950361的博客 883

C++经典面试题(5)

5. C 中的 malloc 和 C++ 中的 new 有什么区别  malloc和 new有以下不同: ① new、delete 是操作符,可以重载,只能在 C++中使用。 ② malloc、free是函数,可以覆盖,C、C++中都可以使用。 ③ new 可以调用对象的构造函数,对应的 delete 调用相应的析构函数。 ④ malloc仅仅分配内存,free 仅仅回收

C++作业本 652
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