第六周项目3

本文介绍了一个简单的CPoint类的设计与实现,该类用于表示二维坐标系中的点,并提供了计算两点间距离及到原点距离的方法。通过用户输入坐标,演示了如何使用这个类进行距离计算。
/*  
* Copyright (c) 2011, 烟台大学计算机学院  
* All rights reserved.  
* 作    者:杨蕾   
* 完成日期:2013  年 4  月 10  日  
* 版 本 号:v1.0  
* 输入描述: 
* 问题描述: 
* 程序输出: 
* 问题分析: 
* 算法设计:略  
*/    

#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;
class CPoint
{private:
    double x; // 横坐标
    double y; // 纵坐标
public:
    CPoint(double xx=0,double yy=0);
    double Distance(CPoint p) const; // 两点之间的距离(一点是当前点,另一点为参数p)
    double Distance0() const;// 到原点的距离
    //CPoint SymmetricAxis(char style)const;//style 取'x','y'和'o'分别表示按x 轴, y 轴, 原点对称
    void input(); //以x,y 形式输入坐标点
    void output(); //以(x,y) 形式输出坐标点
};
CPoint::CPoint(double xx,double yy)
{
	x=xx;
	y=yy;
}
void CPoint::input()
{ 
	int a,b;  
    char s;  
    cout<<"请输入坐标"<<endl;  
    cin>>a>>s>>b;  
    if(s==','){  
       x=a;y=b;  
	}else{  
          cout<<"格式错误"<<endl;  
          input();
		  }
  }
void CPoint::output()
{
  cout<<"("<<x<<","<<y<<")"<<endl;
}
double CPoint::Distance(CPoint p) const
{
	return sqrt((p.x-x)*(p.x-x)+(p.y-y)*(p.y-y));
}
double CPoint::Distance0() const
{
  return sqrt((x*x)+(y*y));
}
int main()
{
  CPoint p1,p2;  
    p1.input();  
    p2.input();  
    cout<<"p1,p2两点间的距离为:"<<p1.Distance(p2)<<endl;  
    cout<<"p1到原点的距离为:"<<p1.Distance0()<<endl; 
	return 0;
}


运行结果:

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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