1、探索C编程:从入门到面向对象

探索C#编程:从入门到面向对象

1. 编程快速入门

在当今数字化时代,编程已经成为一项不可或缺的技能。无论是开发桌面应用程序、网页应用还是移动应用,掌握一门编程语言是迈向成功的坚实一步。C#作为微软推出的一种现代化编程语言,凭借其简洁易懂的语法和强大的功能,成为了许多开发者的首选。在这篇文章中,我们将带领大家一步步走进C#的世界,从创建第一个简单的控制台应用程序开始,逐步深入了解面向对象编程的核心思想。

1.1 什么是程序?

程序是计算机执行一系列指令的结果。一个Windows程序通常是指可以通过双击图标运行的可执行文件(.exe)。例如,我们常用的Microsoft Word就是一个程序,它的可执行文件名为Winword.exe。但程序不仅仅是可执行文件,它还包含了一个或多个源文件。源文件是包含C#命令的文本文件,这些命令根据C#语法组合在一起,形成程序的逻辑。

1.2 什么是C#?

C#(发音为“see sharp”)是一种高级编程语言,专为.NET框架设计。它结合了C、C++和Java的优点,同时引入了许多现代化特性,使其成为一种强大且易于使用的语言。C#不仅支持面向过程编程,还全面支持面向对象编程,这使得它在处理复杂业务逻辑时更加得心应手。

1.3 什么是.NET?

.NET(发音为“dot net”)是微软推出的开发平台,旨在简化Windows和互联网应用程序的开发。它提供了一系列工具和服务,帮助开发者更高效地构建和部署应用程序。.NET框架的核心是一组丰富的库,这些库涵盖了从数据库访问到图形处理等多个方面,极大地提高了开发效率。

1.4 什么是Visual

先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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