练习3.27、3.28、3.29

本文通过几个具体的代码示例介绍了数组在C++中的定义及初始化方式,并解释了数组与vector相比的一些不足之处,如数组大小固定无法动态改变、内存易浪费等问题。

3.27:假设txt_size是一个无参数的函数,它的返回值是int。请回答下列哪个定义是非法的?为什么?

unsigned buf_size=1024;

(a)int ia[buf_size];  (b)int ia[4*7-14];

(c)int ia[txt_size()];  (d)char st[11]=" fundamental ";

a)非法定义。数组的维度必须是个常量表达式,而buf_size是unsigned类型的。

b)合法。

c)非法定义。txt_size是一个普通函数,没有被定义为constexpr.

d)非法定义,字符数组使用字符串字面值进行初始化时,字符串字面值的结尾空字符也会被拷贝到字符数组中,并占有一个位置。

3.28:下列数组中元素的值是什么?

string sa[10];  //定义一个string类型的数组sa,大小为10,其中元素的值均被初始化为空串

int ia[10];    //定义一个int类型的数组ia,大小为10,其中元素的值均被初始化为0

int main()

{

  string sa2[10];  //定义一个string类型的数组sa2,大小为10,其中元素的值被初始化为空串,由于string类本身接受无参数的初始化,所以函数体内还是函数体外都被初始化为空串

  int   ia2[10];  //定义一个int类型的数组ia2,大小为10,其中元素的值如果被拷贝或者直接用来输出的话,将会是未定义的操作,非法操作,其值是未定义的值。

}

3.29:相比于vector来说,数组有哪些缺点,请列举一些。

1)数组的大小是固定的,不能动态地增长。

2)由于数组的大小固定,所以容易造成内存的浪费。

3)获取数组大小时不方便。

转载于:https://www.cnblogs.com/Dark-King/p/9413069.html

第一阶段:搜索算法核心突破(3.25-3.28 | 4天) 3.25-3.26:DFS基础与剪枝 学习内容:回溯模板、排列/子集生成、剪枝技巧(可行性/最优性剪枝) 真题练习: 全排列问题(第七届《凑算式》变种) 迷宫路径计数(二维矩阵搜索) 3.27-3.28:BFS与连通性问题 学习内容:队列实现BFS、层序遍历、连通块计数 真题练习: 第七届《剪邮票》(DFS验证5格连通性) 岛屿数量问题(连通块计数) 第二阶段:动态规划专题(3.29-4.1 | 4天) 3.29-3.30:线性DP与递推 学习内容:爬楼梯模型、打家劫舍变种、递推公式设计 真题练习: 第七届《煤球数目》(直接递推) 第十四届《接龙数列》(字符串状态转移)3.31-4.1:背包DP与字符串DP 学习内容:01背包模板、滚动数组优化、最长公共子序列 真题练习: 第十二届《砝码称重》(01背包变种) 编辑距离问题(字符串DP) 第三阶段:数论+贪心强化(4.2-4.4 | 3天) 4.2:质数与GCD 学习内容:埃氏筛法、欧几里得算法、因数分解 真题练习:第十二届《货物摆放》(求因数组合) 4.3:快速幂与模运算 学习内容:快速幂模板、逆元计算(选学) 真题练习:大数取模问题(如计算10^{18} \mod 710 18 mod7) 4.4:贪心策略 学习内容:区间调度、相邻交换策略 真题练习:第四届《翻硬币》(贪心翻转)、第九届《乘积最大》 第四阶段:数据结构+图论(4.5-4.7 | 3天)4.5:并查集与优先队列 学习内容:路径压缩、按秩合并、Dijkstra堆优化 真题练习:第十二届《城邦》(并查集预处理) 4.6:栈与图论基础 学习内容:表达式计算、Dijkstra最短路径 真题练习:第十二届《路径》(Dijkstra模板题) 4.7:拓扑排序与最小生成树 学习内容:Kahn算法、Kruskal实现 真题练习:第十四届《飞机降落》(拓扑排序思想)第五阶段:二分+综合复习(4.8-4.10 | 3天) 4.8:二分查找与答案 学习内容:边界处理、最大值最小化问题 真题练习:第十二届《直线》(排序去重+二分优化) 4.9-4.10:全真模拟与查漏补缺 任务:限时刷近3年真题(重点做搜索、DP、数论题) 错题复盘:整理易错代码片段(如DFS状态遗漏、DP初始化错误)时间完全不够 我3.25-3.29都没把DFS要学习的内容学完也还没加以联系,这份安排太紧凑了,难以让我真的深入理解这些算法,只能明白个模板,帮我再做一份学习计划吧,可以删减些比赛出现可能性相对较低的算法或者算法中的学习内容,以求留下广东省十六届以前蓝桥杯c赛道b组出现频率最高能覆盖尽量多考试类型的算法,帮我再精简筛选一下,然后按照在2025年广东省蓝桥杯c赛道b组可能出现的频率的顺序帮我重新安排一下学习内容,以助我拿下奖项。从3.30开始给我从新安排一下,现在学了DFS的迷宫,全排列,回溯模板,但还没加以真题练习
03-30
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
用MATLAB计算波动率,股票历史价格为3.64 3.61 3.58 3.6 3.59 3.57 3.58 3.6 3.57 3.52 3.49 3.48 3.45 3.43 3.46 3.47 3.49 3.54 3.53 3.5 3.52 3.55 3.42 3.42 3.43 3.44 3.39 3.38 3.41 3.42 3.37 3.44 3.4 3.42 3.41 3.42 3.42 3.39 3.26 3.16 3.18 3.21 3.16 3.24 3.25 3.26 3.26 3.23 3.27 3.32 3.3 3.26 3.25 3.26 3.18 3.22 3.18 3.11 3.14 3.18 3.2 3.13 3.16 3.15 3.14 3.21 3.2 3.21 3.25 3.28 3.25 3.24 3.29 3.28 3.23 3.19 3.17 3.2 3.16 3.16 3.19 3.25 3.25 3.25 3.23 3.3 3.31 3.3 3.33 3.31 3.33 3.27 3.29 3.29 3.31 3.35 3.35 3.33 3.29 3.29 3.3 3.29 3.25 3.22 3.24 3.24 3.23 3.22 3.21 3.28 3.26 3.26 3.26 3.24 3.21 3.25 3.25 3.26 3.27 3.25 3.22 3.18 3.16 3.18 3.19 3.21 3.22 3.25 3.3 3.35 3.35 3.35 3.34 3.3 3.32 3.27 3.24 3.26 3.24 3.28 3.27 3.27 3.29 3.22 3.25 3.26 3.25 3.24 3.19 3.21 3.22 3.2 3.22 3.17 3.12 3.13 3.17 3.17 3.21 3.21 3.19 3.13 3.14 3.11 3.04 3.1 3.1 3.12 3.13 3.12 3.09 3.1 3.12 3.12 3.14 3.13 3.08 3.1 3.04 3.06 3.06 3.11 3.09 3.08 3.05 2.95 2.91 2.89 2.91 2.92 2.83 2.69 2.81 2.86 2.89 2.87 2.88 2.9 2.88 2.84 2.84 2.82 2.9 2.88 2.92 2.91 2.88 2.91 2.83 2.88 2.87 2.91 2.91 2.87 2.84 2.82 2.78 2.8 2.66 2.66 2.71 2.75 2.79 2.78 2.7 2.68 2.7 2.72 2.7 2.73 2.7 2.74 2.73 2.73 2.79 2.76 2.72 2.72 2.72 2.74 2.76 2.79 2.78 2.78 2.81 2.83 2.86 2.85 2.89 2.84 2.87 2.91 2.89 2.93 2.92 2.93 2.9 2.94 2.98 3.02 3.04 3.02 3.07 3.06 3.06 3.06 3.01 3 3.01 2.96 2.94 2.93 2.91 2.87 2.91 2.9 2.91 2.87 2.89 2.88 2.89 2.87 2.87 2.83 2.82 2.77 2.75 2.78 2.82 2.8 2.8 2.77 2.83 2.84 2.82 2.81 2.82 2.8 2.79 2.79 2.77 2.75 2.79 2.79 2.77 2.77 2.8 2.78 2.75 2.74 2.76 2.75 2.75 2.8 2.81 2.79 2.78 2.72 2.72 2.71 2.69 2.67 2.67 2.65 2.68 2.65 2.65 2.65 2.59 2.58 2.59 2.56 2.63 2.62 2.61 2.56 2.54 2.53 2.44 2.43 2.44 2.42 2.37 2.33 2.44 2.46 2.42 2.51 2.52 2.5 2.48 2.48 2.56 2.58 2.63 2.62 2.6 2.59 2.56 2.57 2.58 2.56 2.59 2.54 2.65 2.64 2.63 2.62 2.68 2.69 2.67 2.68 2.71 2.68 2.68 2.7 2.68 2.69 2.65 2.61 2.61 2.63 2.62 2.61 2.64 2.65 2.63 2.65 2.65 2.66 2.71 2.72 2.75 2.74 2.75 2.75 2.8 2.85 2.84 2.82 2.83 2.85 2.85 2.82 2.83 2.82 2.78 2.74 2.75 2.74 2.77 2.76 2.78 2.79 2.76 2.75 2.72 2.8 2.81 2.78 2.77 2.74 2.73 2.75 2.78 2.78 2.78 2.75 2.72 2.7 2.68 2.64 2.67 2.65 2.65 2.63 2.64 2.62 2.65 2.66 2.67 2.66 2.64 2.64 2.64 2.67 2.67 2.67 2.68 2.67 2.69 2.69 2.68 2.67 2.67 2.68 2.74 2.75 2.72 2.71 2.66 2.62 2.62 2.62 2.66 2.68 2.69 2.69 2.72 2.71 2.67 2.67 2.63 2.68 2.67 2.65 2.64 2.63 2.66 2.62 2.58 2.57 2.56 2.55 2.54 2.5 2.51
06-10
我们可以使用MATLAB中的函数计算历史价格的波动率,例如使用“std”函数计算价格的标准差,然后再将其乘以每年的交易天数的平方根来获得年化波动率。 以下是计算代码: ```matlab % 输入历史价格 price = [3.64 3.61 3.58 3.6 3.59 3.57 3.58 3.6 3.57 3.52 3.49 3.48 3.45 3.43 3.46 3.47 3.49 3.54 3.53 3.5 3.52 3.55 3.42 3.42 3.43 3.44 3.39 3.38 3.41 3.42 3.37 3.44 3.4 3.42 3.41 3.42 3.42 3.39 3.26 3.16 3.18 3.21 3.16 3.24 3.25 3.26 3.26 3.23 3.27 3.32 3.3 3.26 3.25 3.26 3.18 3.22 3.18 3.11 3.14 3.18 3.2 3.13 3.16 3.15 3.14 3.21 3.2 3.21 3.25 3.28 3.25 3.24 3.29 3.28 3.23 3.19 3.17 3.2 3.16 3.16 3.19 3.25 3.25 3.25 3.23 3.3 3.31 3.3 3.33 3.31 3.33 3.27 3.29 3.29 3.31 3.35 3.35 3.33 3.29 3.29 3.3 3.29 3.25 3.22 3.24 3.24 3.23 3.22 3.21 3.28 3.26 3.26 3.26 3.24 3.21 3.25 3.25 3.26 3.27 3.25 3.22 3.18 3.16 3.18 3.19 3.21 3.22 3.25 3.3 3.35 3.35 3.35 3.34 3.3 3.32 3.27 3.24 3.26 3.24 3.28 3.27 3.27 3.29 3.22 3.25 3.26 3.25 3.24 3.19 3.21 3.22 3.2 3.22 3.17 3.12 3.13 3.17 3.17 3.21 3.21 3.19 3.13 3.14 3.11 3.04 3.1 3.1 3.12 3.13 3.12 3.09 3.1 3.12 3.12 3.14 3.13 3.08 3.1 3.04 3.06 3.06 3.11 3.09 3.08 3.05 2.95 2.91 2.89 2.91 2.92 2.83 2.69 2.81 2.86 2.89 2.87 2.88 2.9 2.88 2.84 2.84 2.82 2.9 2.88 2.92 2.91 2.88 2.91 2.83 2.88 2.87 2.91 2.91 2.87 2.84 2.82 2.78 2.8 2.66 2.66 2.71 2.75 2.79 2.78 2.7 2.68 2.7 2.72 2.7 2.73 2.7 2.74 2.73 2.73 2.79 2.76 2.72 2.72 2.72 2.74 2.76 2.79 2.78 2.78 2.81 2.83 2.86 2.85 2.89 2.84 2.87 2.91 2.89 2.93 2.92 2.93 2.9 2.94 2.98 3.02 3.04 3.02 3.07 3.06 3.06 3.06 3.01 3 3.01 2.96 2.94 2.93 2.91 2.87 2.91 2.9 2.91 2.87 2.89 2.88 2.89 2.87 2.87 2.83 2.82 2.77 2.75 2.78 2.82 2.8 2.8 2.77 2.83 2.84 2.82 2.81 2.82 2.8 2.79 2.79 2.77 2.75 2.79 2.79 2.77 2.77 2.8 2.78 2.75 2.74 2.76 2.75 2.75 2.8 2.81 2.79 2.78 2.72 2.72 2.71 2.69 2.67 2.67 2.65 2.68 2.65 2.65 2.65 2.59 2.58 2.59 2.56 2.63 2.62 2.61 2.56 2.54 2.53 2.44 2.43 2.44 2.42 2.37 2.33 2.44 2.46 2.42 2.51 2.52 2.5 2.48 2.48 2.56 2.58 2.63 2.62 2.6 2.59 2.56 2.57 2.58 2.56 2.59 2.54 2.65 2.64 2.63 2.62 2.68 2.69 2.67 2.68 2.71 2.68 2.68 2.7 2.68 2.69 2.65 2.61 2.61 2.63 2.62 2.61 2.64 2.65 2.63 2.65 2.65 2.66 2.71 2.72 2.75 2.74 2.75 2.75 2.8 2.85 2.84 2.82 2.83 2.85 2.85 2.82 2.83 2.82 2.78 2.74 2.75 2.74 2.77 2.76 2.78 2.79 2.76 2.75 2.72 2.8 2.81 2.78 2.77 2.74 2.73 2.75 2.78 2.78 2.78 2.75 2.72 2.7 2.68 2.64 2.67 2.65 2.65 2.63 2.64 2.62 2.65 2.66 2.67 2.66 2.64 2.64 2.64 2.67 2.67 2.67 2.68 2.67 2.69 2.69 2.68 2.67 2.67 2.68 2.74 2.75 2.72 2.71 2.66 2.62 2.62 2.62 2.66 2.68 2.69 2.69 2.72 2.71 2.67 2.67 2.63 2.68 2.67 2.65 2.64 2.63 2.66 2.62 2.58 2.57 2.56 2.55 2.54 2.5
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