《C++ Primer》读书笔记-第五章 语句

本文详细介绍了程序设计中的基本控制结构,包括简单语句、复合语句、条件语句、迭代语句等,并深入探讨了如何正确使用这些结构来提高代码的可读性和可维护性。
  • 简单语句
    • 表达式语句
    • 空语句
    • 复合语句
  • 语句作用域
  • 条件语句
    • if
    • switch
  • 迭代语句
    • while
    • for
    • 范围for
    • do while
  • 跳转语句
    • break
    • continue
    • goto
    • return
  • try语句和异常处理
    • try语句
    • throw表达式
    • 异常类

      表达式语句

      表达式末尾加上分号就成了表达式语句

      作用是执行表达式并丢弃掉求值结果

      空语句

      	//空语句使用的常见情况是,当循环的全部工作在条件部分就可以完成,我们通常会用到空语句
      
      	//重复读取数据直至达到文件末尾或某次输入的值等于sought
      	while (cin >> s && s != sought)
      	;//空语句

      只含有一个单独的分号,如果我们多写了一个分号

      int i = 0;;
      

      实际是两句语句,后面一个分号是空语句

      这种情况不会有什么影响,但是

      while( i < 10 ) ;  
          ++i;
      

      空语句构成了while循环的循环体,导致死循环

    • 复合语句(块)

      用花括号括起来的语句和声明序列,也称为块

      	//块不以分号结束
      	while (val <= 10)
      	{
      		sum += val;
      		++val;
      	}

      	while (cin >> s && s!= sought)
      	{
      		//空块
      	}

      语句作用域

      一个块就是一个作用域

      if、switch、while、for内定义的变量都属于局部作用域

      条件语句

      MZF: 多加花括号会使事情变得简单很多

      if

      if语句可以嵌套

      if(condition)  
          if(condition)  
              statement  
      else  
          if(condition)  
              statement  
          else if(condition)  
              statement
      

      我们会通过缩进来给if...else进行配对,实际上,if的个数多余else的情况,称为悬垂else问题,else总是和离它最近的未匹配的if匹配

      所以第一个else实际和内层的if匹配,整个语句开始变得复杂和难以理解

      多加花括号会使事情变得简单

      if(condition)  
      {  
          if(condition)  
          {  
              //do something  
          }  
      }  
      else  
      {  
          if(condition)  
          {  
              //do something  
          }  
          else if(condition)  
          {  
              //do something  
          }  
      }
      

      花括号内的语句只有块作用域,所以对第一个else来说,内层的if是不可见的,它会和第一个if进行匹配,这也正是我们希望的

      switch

      case标签必须是整型常量表达式

      一种简单明了的写法

      	switch (i)
      	{
      	case 0:
      		{
      			//do something
      		}
      		break;
      	case 1:
      		{
      			//do something
      		}
      		break;
      	default:
      		{
      			//do something
      		}
      		break;		
      	}

      如果某个case标签匹配成功,将从该标签开始往后顺序执行所有case分支,除非显式地中断这一过程

      因此多加花括号和break,事件会变得简单

      迭代语句

      • while
      • for
      • 范围for
      • do while

      这些语句我们都不陌生了,再把书看看就行

      for语句头能省略掉init-statement、condition和expression中的任何一个(或者全部)

      do while语句是先执行循环体再检查条件,因此无论条件是否为真,循环体至少会执行一次

      注意do while不是以花括号结束的,应当在后面加上分号

      	do
      	{
      		//do something
      	} while (condition);

      跳转语句

      • break负责终止离它最近的while、do while、for或switch语句
      • continue终止当前这次迭代并立即开始下一次迭代
      • 只有当switch嵌套在迭代语句内部时,才能在switch里使用continue
      • 不要在程序中使用goto语句

        goto语句的作用是从goto语句无条件跳转到同一函数内的另一条语句。语法形式如下:

        goto label;         //label为一个语句标签
        • 1

        label是用于标识一条语句的标识符。带标签语句是一种特殊的语句,在它之前有一个标识符以及一个冒号:

        endreturn;        //一条带标签语句
        • 1

        和switch语句类型,goto语句也不能将程序的控制权从变量的作用域之外转移到作用域之内,比如

            goto end;
            int ix = 10;
        end: 
            ix = 42;           //错误,跳过了变量的初始化语句
        • 1
        • 2
        • 3
        • 4

        向后跳过一个已经执行的定义时合法的,跳到变量定义之前意味着系统将销毁该变量,然后重新创建它。

        begin:
            int sz = get_size();
            if(sz < 0)
            {
                goto begin;     //从作用域内跳到作用域外是合法的
            }
        • 1
        • 2
        • 3
        • 4
        • 5
        • 6

        在实际编程中应该尽量少使用goto语句,因为这使程序难理解而且不宜修改。

      try语句和异常处理

      异常是指程序运行时的反常行为,这些行为超出了函数正常功能的范围,有的时候也超出了程序员的意料

      通常情况下,异常会导致整个程序的终止

      可以使用try语句块来处理异常。

      try语句块以关键字try开始,并以一个或多个catch子句结束

      try语句块中抛出的异常有机会被catch子句处理

      我们程序员也可以主动的抛出异常,比如当检测程序中的数据库连接断开了,我们可以抛出异常来通知程序的其他部分进行处理

      使用throw表达式抛出异常

      要完成异常处理,除了try语句块和throw表达式外,我们还需要异常类,它负责携带异常的具体信息

      标准库定义了一些异常类,不过多数情况下我们需要自定义自己的异常类

    Sales_item item1,item2;
    // 首先检查item1和item2是否表示同一种书籍的
    while(cin >> item1 >> item2)
    {
        try{
             if(item.isbn() != item2.isbn())
             {
                //该异常类型是runtime_error异常。
                throw runtime_error("Data must refer to same ISBN");
             }
             // 如果执行到这里说明两个ISBN是相同的。
             cout << item1+item2 << endl;
        }
        catch(runtime_error err)
        {
           //提示用户两个ISBN必须一致,询问是否重新输入
           //err类型是runtime_error,因此能推断出what是runtime_error类的一个成员函数。
           cout << err.what() <<"\n Try Again? Enter y or n" << endl;
           char c;
           cin >> c;
           if(!cin || c == 'n')
              break;  // 跳出while循环。
        }
    }

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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