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文章目录一、缺省参数概念二、缺省参数实例三、缺省参数声明和定义四、全缺省和半缺省一、缺省参数概念缺省参数在调用该函数时,如果实参没有指定传内容,那么在函数中用形参时,就采用为函数参数指定的这个缺省值但是如果在调用该函数时,实参指定传了内容,那么函数在使用时使用指定的形参缺省参数是一个默认参数,在函数形参中给它赋一个值,此时也就叫做缺省参数二、缺省参数实例实例1#include<iostream>usingnamespacestd;//缺省参数voidfun(inta=0){cout<<a<<endl;}intmain(){fun();//没有为fun函数传参,fun采用的是它的缺省值fun(10);
目录1、乒乓球框 Ⅰ、思路 Ⅱ、代码 2、查找兄弟单词输入描述: Ⅰ、思路 Ⅱ、代码1、乒乓球框乒乓球筐__牛客网(nowcoder.com)nowcoder有两盒(A、B)乒乓球,有红双喜的、有亚力亚的……现在他需要判别A盒是否包含了B盒中所有的种类,并且每种球的数量不少于B盒中的数量,该怎么办呢? 输入描述:输入有多组数据。每组数据包含两个字符串A、B,代表A盒与B盒中的乒乓球,每个乒乓球用一个大写字母表示,即相同类型的乒乓球为相同的大写字母。字符串长度不大于10000。输出描述:每一组输入对应一行输出:如果B盒中所有球的类型在A中都有,并且每种球的数量都不大于A,则输出“Yes”;否则输出“No”。示例1输入ABCDFYECD
?作者简介:大家好,我是爱敲代码的小黄,独角兽企业的Java开发工程师,CSDN博客专家,阿里云专家博主?系列专栏:Java设计模式、数据结构和算法、Kafka从入门到成神、Kafka从成神到升仙、Spring从成神到升仙系列?如果感觉博主的文章还不错的话,请?三连支持?一下博主哦?博主正在努力完成2023计划中:以梦为马,扬帆起航,2023追梦人?联系方式:hls1793929520,加我进群,大家一起学习,一起进步,一起对抗互联网寒冬?文章目录深入理解synchronized一、引言二、synchronized基本使用1、同步方法1.1静态方法1.2非静态方法1.3区别2、代码块三、synchronized优化1、背景2、优化维度2.1锁消除2
00目录遗传算法基本思想算法步骤问题导入MATLAB程序实现遗传算法改进策略01遗传算法概述遗传算法**(geneticalgorithm,GA)**是-种进化算法,其基本原理是仿效生物界中的“物竞天择、适者生存”的演化法则。遗传算法提供了求解非线性规划的通用框架,其将问题参数编码为染色体,生成初始种群,再利用迭代的方式进行选择、交叉以及变异等运算来交换种群中染色体的信息,最终生成符合优化目标的染色体。在遗传算法中,染色体对应的是数据或数组,通常是由一维的串结构数据来表示,串上各个位置对应基因的取值。其核心内容包括染色体编码、初始种群设定、适应度函数设计、遗传操作设计等。02算法实现步骤算法主要步骤如上图所示,下面将对每一步作简单介绍,大家稍作了解即可。编码编码
各位朋友们,大家好啊,今天我要分享的是关于文件操作方面的知识。文章目录为什么会有文件操作什么是文件文件操作文件指针文件的打开与关闭fopen(打开文件)fclose(关闭文件)打开文件的方式文件的顺序读写fgets函数fputc函数fgets函数fputs函数fprintf函数fscanf函数文件的非顺序读写fseek函数ftell函数rewind函数二进制读写fwrite函数`fread函数结语为什么会有文件操作那么大家可能会问:为什么会有文件操作呢?前面我们可能都了解了通讯录,我们知道当我们使用通讯录的时候我们可以添加联系人,也可以删除联系人,但是当我们退出程序之后下次再进来的时候,我们要想看看通讯录里面有那些联系人,我们打开通讯录发
文章目录一、什么是瀑布流布局1.是什么2.特点二、有什么优缺点1.优点2.缺点三、实现方法法一、纯css的写法:【multi-column多栏布局】1.两个重要属性2.特点3.缺点4.注意点:5.实现的代码模式(以下用vue3.0来书写)法二、泳道的思想:【用flex弹性布局+计算元素高度实现布局】1.原理的分析2.算法思路:通过上面的分析则能了解瀑布流的思路了3.代码实现思路4.代码实现(以下用vue3.0来实现)法三、绝对定位实现:【精确计算每个子元素绝对定位到瀑布流它应该去的地方,需要后期一些优化,并不推荐使用】1.缺点2.实现的原理3.代码实现思路4.代码实现(vue3.0来实现)法四、插件实现:【用插件vue-waterfall2
参考1https://www.zhihu.com/question/424944253successive:连续的含义,就是通过不断的迭代去完成的。convex:就是说在迭代的过程中采用的是凸函数来代替非凸函数。参考2https://zhuanlan.zhihu.com/p/164539842两者前三点要求相同,分别是近似函数连续性近似函数和原函数在近似点函数值相同近似函数和原函数在近似点的一阶导数(方向导数)相同第四点不同SCA要求近似函数是凸函数而MM要求近似函数在近似点是原函数的upperbound(在原函数“上面“).PartIIA.SCA算法SCA的出现是为了解决实际应用中满足MM的条件的近似函数很难找的问题(主要是第四点,满足uppde
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