4.21

学生信息管理系统:C++实现
本文介绍了一个使用C++语言实现的学生信息管理系统,包括学号、姓名、成绩的存储和展示功能,以及总成绩、总人数和平均成绩的统计。
#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;
class student
{
private:
	float num;
	string name;
	float score;
	static int count;
	static float sum;
	float ave;
public:
	student(float num1,string name1,float score1);
	static void show(student &stu);
	static void show_all(student &Stu);
};
void student::show(student &stu0)
{
	cout<<"学号"<<stu0.num<<endl;
	cout<<"姓名"<<stu0.name<<endl;
	cout<<"成绩"<<stu0.score<<endl;
}
void student::show_all(student &Stu)
{
    cout<<"总成绩"<<sum<<endl;
	cout<<"总人数"<<count<<endl;
	cout<<"平均成绩"<<Stu.ave<<endl;
}
student::student(float num1,string name1,float score1)
{
	num=num1;name=name1;score=score1;
	sum=sum+score;
	count=count+1;
	ave=sum/count;
}
int student::count=0;
float student::sum=0.0;

int main()
{
	student stu[3]={
	        student(1,"zhang",96),
			student(2,"si",89),
			student(3,"xin",69)
	};
    student::show(stu[0]);
	student::show(stu[1]);
	student::show(stu[2]);
    stu[2].show_all(stu[2]);
	return 0;
}

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值