栈-数组描述(C++)

定义

使用数组描述栈时,通常包含以下几个基本要素:

  1. 栈顶指针(Top Pointer):用于指示栈顶元素的位置。栈顶指针的初始值通常设置为-1,表示栈为空。
  2. 栈底(Bottom):数组的起始位置,通常固定。
  3. 栈容量(Capacity):栈可以容纳的最大元素个数,由数组的大小决定。

栈的基本操作包括:

  • 压栈(Push):将新元素添加到栈顶。
  • 弹栈(Pop):移除栈顶元素。
  • 查看栈顶元素:获取栈顶元素但不移除它。
  • 检查栈是否为空:判断栈顶指针是否为-1。

抽象类stack

template<typename T>
class stack
{
public:
    virtual   ~stack(){}
    virtual bool empty() const = 0;
    virtual int size() const = 0;
    virtual T& top() const = 0;
    virtual void push(const T& theElement) const = 0;
    virtual void pop() = 0;
};

派生类arrayStack

template <typename T>
class arrayStack : public stack<T>
{
public:
    arrayStack(int initialCapacity = 10);
    ~arrayStack();
    bool empty() const;
    int size() const;
    T &top() const;
    void push(const T &theElement);
    void pop();

private:
    int stackTop;
    int arrayLength;
    T* stack;
};
template<typename T>
arrayStack<T>::arrayStack(int initialCapacity)
{
    assert(initialCapacity > 0);
    arrayLength = initialCapacity;
    stack = new T[arrayLength];
    stackTop = -1;
}

template<typename T>
arrayStack<T>::~arrayStack()
{
    delete [] stack;
}

template<typename T>
bool arrayStack<T>::empty() const
{
    return stackTop == -1;
}

template<typename T>
int arrayStack<T>::size() const
{
    return stackTop + 1;
}

template<typename T>
T &arrayStack<T>::top() const
{
    if(stackTop == -1)
    {
        assert(stackTop > -1);
    }

    return stack[stackTop];

}

template<typename T>
void arrayStack<T>::push(const T &theElement)
{
    if(stackTop == arrayLength -1)
    {
        changeLength1D(stack,arrayLength,arrayLength*2);
        arrayLength *= 2;
    }

    stack[++stackTop] = theElement;
}

template<typename T>
void arrayStack<T>::pop()
{
    if(stackTop == -1)
    {
        assert(stackTop > -1);
    }

    stack[stackTop--].~T();
}

引言 非线性函数极值寻优是工程优化和科学计算中的核心问题,传统方法在处理高维、多峰或不可导函数时往往效果不佳。神经网络与遗传算法的结合为解决这类复杂优化问题提供了新思路。本文将从计算机专业角度,详细分析神经网络遗传算法在非线性函数极值寻优中的原理、实现方法及优化策略。 混合算法原理与架构 遗传算法(GA)与神经网络(NN)的混合架构充分发挥了两者的优势:神经网络提供强大的非线性拟合能力,遗传算法则提供全局搜索能力。该混合系统的工作流程可分为三个关键阶段: 神经网络建模阶段:构建BP神经网络结构(如2-5-1),通过训练数据学习目标函数的输入输出关系。激活函数通常选择Sigmoid或ReLU,损失函数采用均方误差(MSE)。 遗传算法优化阶段:将神经网络参数编码为染色体(实数编码),以网络预测精度作为适应度函数fitness = 1/(1+MSE)。通过选择、交叉(概率0.4-0.9)和变异(概率0.01-0.2)操作进化种群。 协同优化阶段:遗传算法优化后的参数初始化神经网络,再进行BP微调,形成"全局搜索+局部优化"的双重机制。 关键技术实现 神经网络建模 采用MATLAB的Neural Network Toolbox实现,关键步骤包括: net = feedforwardnet([5]); % 单隐藏层5神经元 net.trainFcn = 'trainlm'; % Levenberg-Marquardt算法 net = train(net, input, target); % 网络训练 遗传算法优化 适应度函数设计与参数编码是核心: function fitness = ga_fitness(x) = sim(net, x'); % 神经网络预测 fitness = 1/(1+mse(y-target)); end 种群规模建议50-
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