7、汇编语言编程与随机数生成全解析

汇编语言编程与随机数生成全解析

1. 汇编语言语句类型概述

在汇编语言编程中,语句类型大致可分为三种,以jasmin汇编语言为例,下面将详细介绍这三种类型。

2. 指令与注释

汇编语言语句的第一种类型是指令,它直接对应计算机机器语言或字节码中的指令。很多情况下,这些指令是通过在汇编器存储的表中查找得到的,例如助记符 iconst 0 对应的字节码是位模式 0x03

同时,大多数汇编器允许使用注释,方便程序员插入提醒和设计说明,帮助自己日后理解当前的编程操作。在jasmin中,一行里分号 ; 后面的部分就是注释,汇编器会忽略这些注释,不将其纳入汇编过程,但它们会在源代码中显示,方便人类阅读。

汇编语言程序语句通常有固定且缺乏灵活性的格式,如下所示:

Label:
mnemonic
parameter(s)
; Comment

助记符和参数的组合在像 iload 2 这样的语句中很常见。根据助记符的类型,参数数量可以从0个及以上,不过0、1和2个参数最为常见。标签的作用将在后续详细讨论,简单来说,它用于标记程序的某个部分,以便重复执行某段代码。

虽然技术上计算机不要求对程序添加注释,但老师通常会要求,并且良好的编程习惯也需要注释。大多数汇编语言编程标准通常要求每行至少有一条注释。不过,jasmin对注释有不同的看法。由于jasmin程序中的很多参数可能很长,特别是字符串参数和

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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