2021-3-27指针详解3

这篇博客展示了函数指针在实现简单计算器和回调函数中的应用。首先,通过函数指针实现了菜单驱动的计算器,用户可以选择加、减、乘、除等运算。然后,介绍了回调函数的概念,通过一个示例展示了如何将函数指针作为参数传递给其他函数,实现灵活的功能调用。此外,还提及了冒泡排序的基本实现和标准库中的`qsort`函数用于排序。
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include<stdio.h>
//函数指针案例
//计算器的实现
//void menu()
//{
//	printf("*******************\n");
//	printf("***1.add   2.sub***\n");
//	printf("***3.mul   4.div***\n");
//	printf("***   0.exit    ***\n");
//	printf("*******************\n");
//}
//int Add(int x, int y)
//{
//	return x + y;
//}
//int Sub(int x, int y)
//{
//	return x - y;
//}
//int Mul(int x, int y)
//{
//	return x * y;
//}
//int Div(int x, int y)
//{
//	return x / y;
//}
//int main()
//{
//	int input = 0;
//	int x = 0;
//	int y = 0;
//	do
//	{
//		menu();
//		printf("请选择: >" );
//		scanf("%d", &input);
//		switch (input)
//		{
//		case 1:
//			printf("%d\n", Add(x, y));
//			break;
//			printf("%d\n",Add(x,y));
//				break;
//		case 2:
//			printf("请输入两个操作数:>");
//			scanf("%d%d", &x, &y);
//			printf("%d\n", Sub(x, y));
//			break;
//		case 3:
//			printf("请输入两个操作数:>");
//			scanf("%d%d", &x, &y);
//			printf("%d\n", Mul(x, y));
//			break;
//		case 4:
//			printf("请输入两个操作数:>");
//			scanf("%d%d", &x, &y);
//			printf("%d\n", Div(x, y));
//			break;
//		case 0:
//			printf("退出\n");
//			break;
//		default:
//			printf("选择错误\n");
//			break;
//		}
//	} while (input);
//}
//函数指针的方法实现计算器
//int main()
//{
//	int input = 0;
//	int x = 0;
//	int y = 0;
//	int(*pfArr[5])(int, int) = { 0,Add,Sub,Mul,Div };//函数数组指针存储四个函数的地址
//	do
//	{
//		menu();
//		printf("请选择: >");
//		scanf("%d", &input);
//		if (input >= 1 && input <= 4)
//		{
//			printf("请输入操作数:>");
//			scanf("%d%d", &x, &y);
//			int ret = pfArr[input](x, y);
//			printf("%d\n", ret);
//		}
//		else if (input == 0)
//		{
//			printf("退出\n");
//		}
//		else
//		{
//			printf("选择错误\n");
//		}
//
//	} while (input);
//}

//指向函数指针数组的指针
//int Add(int x, int y)
//{
//	return x + y;
//}
//int main()
//{
//	int arr[10] = { 0 };
//	int(*p)[10]=&arr;//取出数组的地址
//	int(*pfArr[4])(int, int);//pfArr是一个数组-函数指针的数组
//	int(*(*ppfArr)[4])(int, int)=&pfArr;//ppfArr是一个数组指针,指针指向的数组有四个元素、
//	//指向数组的每个元素的类型是一个函数指针
//	return 0;
//}
//回调函数
//回调函数就是一个通过函数指针调用的函数
//如果你把函数的指针(地址)作为参数传递给另一个函数,当这个指针被用来调用其所指向的函数是,我们就说这个是回调函数

//void print(char* str)
//{
//	printf("hehe:%s", str);
//}
//void test(void(*p)(char*))
//{
//	printf("test\n");
//	p("bit");
//}
//int main()
//{
//	test(print);
//	return 0;
//}
//冒泡排序的普通实现(只能排整型)
//void bubble_sort(int arr[], int sz)
//{
//	int i = 0;
//	for (i = 0;i < sz - 1;i++)
//	{
//		int j = 0;
//		for (j = 0;j < sz - 1 - i;j++)
//		{
//			if (arr[j] > arr[j + 1])
//			{
//				int tmp = arr[j];
//				arr[j] = arr[j + 1];
//				arr[j + 1] = tmp;
//			}
//		}
//	}
//}
//int main()
//{
//	int arr[10] = { 9,8,7,6,5,4,3,2,1,0 };
//	int sz = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);
//	bubble_sort(arr, sz);
//	int i = 0;
//	for (i = 0;i < sz;i++)
//	{
//		printf("%d ", arr[i]);
//	}
//	return 0;
//}

//qsort的使用-库函数-排序
//void qsort(void* base,
//	size_t num,
//    size_t width,
//int(*cmp)(const void* e1, const void* e2)
//);
//void* 类型的指针可以接收任意类型的地址
//void*类型的指针不能进行解引用操作,因为不知道访问几个字节
//void* 类型的指针不能进行加减整数的操作
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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