C++ primer第一章习题

本文通过多个示例讲解了C++编程的基础知识,包括基本输入输出、简单的数学运算、循环结构的应用、条件判断及简单的负数计数程序等。

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#include <iostream>

 

using std::cout;

using std::endl;

using std::cin;

 

int main()

{

  //1.3

  cout<<"Hello,Word!"<<endl;

 

  //1.4

  int num1,num2;

  cin>>num1>>num2;

  cout<<"num1 乘以num2 的结果为:"<<num1 * num2<<endl;

 

  //1.9

  int sum=0;

  for(int i=-100;i<=100;++i)

  {

       sum+=i;

  }

  cout<<sum;//结果为

 

  //1.10(1)

  int sumF(0);

 for(int i=50;i<=100;++i)

 {

      sumF+=i;

 }

 cout<<sumF<<endl;

  //1.10(2)

 int sumW(0);

 int j=100;

 while(j>=50)

 {

      sumW+=j;

      j--;

 }

 cout<<sumW<<endl;

 

     //1.11(1)

     int i=10;

     while(i>=0)

     {

         cout<<i<<endl;

         i--;

     }

     //1.11(2)

      for(int j=10;j>=0;--j)

      {

          cout<<j;

      }

    

 

     //1.16

     int a(0),b(0);

     cin>>a>>b;

     if(a>b)

     {

         cout<<a;

     }

     else

     {

         cout<<b;

     }

 

     //1.17

     int num(0);

     int result(0);

     while(cin>>num)

     {

      if(num<0)

       {

           result++;

       }

     }

     cout<<result<<endl;

 

     //1.18+1.19

     int num1(0),num2(0);

     int count(0);

     cin>>num1>>num2;

     if(num1==num2)

     {

         cout<<"不能相等!";

         return 0;

     }

     else if(num1>num2)

     {

         for(num1;num1>=num2;num1--)

         {

              cout<<num1<<"   ";

              count++;

              if(count%10==0)

              {

                   cout<<endl;

              }

         }

         return 0;

     }

     else {

         while(num1<=num2)

         {

         cout<<num1<<"   ";

          num1++;

          count++;

          if(count%10==0)

              {

                   cout<<endl;

              }

         }

         return 0;                  

     }

  system("pause");

}

内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
内容概要:论文《基于KANN-DBSCAN带宽优化的核密度估计载荷谱外推》针对传统核密度估计(KDE)载荷外推中使用全局固定带宽的局限性,提出了一种基于改进的K平均最近邻DBSCAN(KANN-DBSCAN)聚类算法优化带宽选择的核密度估计方法。该方法通过对载荷数据进行KANN-DBSCAN聚类分组,采用拇指法(ROT)计算各簇最优带宽,再进行核密度估计和蒙特卡洛模拟外推。实验以电动汽车实测载荷数据为对象,通过统计参数、拟合度和伪损伤三个指标验证了该方法的有效性,误差显著降低,拟合度R²>0.99,伪损伤接近1。 适合人群:具备一定编程基础和载荷数据分析经验的研究人员、工程师,尤其是从事汽车工程、机械工程等领域的工作1-5年研发人员。 使用场景及目标:①用于电动汽车载荷谱编制,提高载荷预测的准确性;②应用于机械零部件的载荷外推,特别是非对称载荷分布和多峰扭矩载荷;③实现智能网联汽车载荷预测与数字孪生集成,提供动态更新的载荷预测系统。 其他说明:该方法不仅解决了传统KDE方法在复杂工况下的“过平滑”与“欠拟合”问题,还通过自适应参数机制提高了方法的普适性和计算效率。实际应用中,建议结合MATLAB代码实现,确保数据质量,优化参数并通过伪损伤误差等指标进行验证。此外,该方法可扩展至风电装备、航空结构健康监测等多个领域,未来研究方向包括高维载荷扩展、实时外推和多物理场耦合等。
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