初识对象

/*
* 程序的版权和版本声明部分
* Copyright (c)2012, 烟台大学计算机学院学生
* All rightsreserved.
* 文件名称: fun.cpp
* 作 者:王飞
* 完成日期:2013 年3月 14日
* 版本号: v1.0
* 对任务及求解方法的描述部分:类和对象的定义初识
* 输入描述:略
* 问题描述:略
* 程序输出:如下
*/

#include <iostream>   
using namespace std;  
class Student									//定义一个类类型为   Student
{  
	       
	public:										//公用部分
	void set_data(int n, char *p,char s);
	void display( );						//成员函数
	private:									//私有,即保护部分								
		 int num;								//以下3行是数据成员
		 char name[20];   
		 char sex;
};
void Student::set_data(int n, char *p,char s)
    {  
        num=n;   
        strcpy(name,p);  
        sex=s;  
    }  
void Student:: display( )								
    {  
        cout<<"num: "<<num<<endl;  
        cout<<"name: " <<name<<endl;   
        cout<<"sex: " <<sex<<endl;     
    }   
 
int main()  
{   Student stud1,stud2;        // 定义两个类对象  
    stud1.set_data(1,"He",'f'); // 对类对象的赋值  
    stud2.set_data(2,"She",'m');     
    stud1.display();            
    stud2.display();            //对类对象的输出  
    return 0;   
} 


 

输出结果:

 

心得体会:

刚开始使用类,感觉有点复杂,慢慢来!相信这个也没有啥新鲜的!

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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