第九周项目二-我的数组类

本文介绍了一个使用C++实现的动态数组类MyArray,该类能够动态地分配和释放内存,并提供获取数组长度、最大值及指定下标元素值的方法。通过两个实例展示了如何创建动态数组对象并进行操作。
<pre name="code" class="cpp">/*
 *Copyright(c)2016,烟台大学计算机与控制工程学院
 *All rights reserved
 *文件名称:123.cpp
 *作    者:王蕊
 *完成日期:2016年4月24日
 *版 本 号:v1.0
 *
 *问题描述:阅读程序,完成成员函数的定义
 *输入描述:
 *程序输出:
*/
#include<iostream>
using namespace std;
class MyArray
{
private:
    int *arrayAddr; //保存一个有len个整型元素的数组的首地址
    int len;       //记录动态数组的长度
    int max;       //动态数组中的最大值(并非动态数组中必须要的数据成员)
public:
    MyArray(int *a, int n);
    ~MyArray();
    int getValue(int i);   //获得数组中下标为i的元素的值
    int getLen();          //返回数组长度
    int getMax( );         //返回数组中的最大值
};
MyArray::MyArray(int *a, int n)
{
    len=n;
    arrayAddr=new int[len];
    int i;
    max=a[0];
    for(i=0;i<n;i++)
    {
        arrayAddr[i]=a[i];
        if(max<arrayAddr[i])
            max=arrayAddr[i];
    }
}
MyArray::~MyArray()
{
    delete [] arrayAddr;
}
int MyArray::getValue(int i)     //获得数组中下标为i元素的值
{
   return  arrayAddr[i];
}
int MyArray::getLen()         //返回数组的长度
{
    return len;
}
int MyArray::getMax()        //返回数组中的最大的值
{
    return max;
}

int main(){
    int b[10]= {75, 99, 90, 93, 38, 15, 5, 7, 52, 4};
    MyArray r1(b,10);
    cout<<"最大值:"<<r1.getMax()<<endl;
    int c[15] = {18,68,10,52,3,19,12,100,56,96,95,97,1,4,93};
    MyArray r2(c,15);
    int i,s=0;
    for(i=0; i<r2.getLen(); i++)
        s+=r2.getValue(i);
    cout<<"所有元素的和为:"<<s<<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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