int random(int min, int max) { return rand() % (max - min + 1) + min; }

时间: 2023-06-26 12:09:16 浏览: 217
这段代码是一个生成指定区间[min, max]内随机整数的函数。它使用了C++标准库中的rand()函数生成一个[0, RAND_MAX]的随机整数,然后对(max - min + 1)取模,再加上min,就可以得到[min, max]内的随机整数。其中RAND_MAX是一个常量,表示rand()函数能够生成的最大随机整数。需要注意的是,该函数只能生成伪随机数,也就是说,每次程序运行时生成的随机数序列都是相同的,如果需要更为随机的结果,可以使用C++11引入的新特性random库。
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//得到随机怪兽int getRandomNumber(int min, int max){ static constexpr double fraction{ 1.0 / (RAND_MAX + 1.0) }; return min + static_cast<int>((max - min + 1) * (std::rand() * fraction));}class Monster : public Creature{public: //怪兽种类的枚举 enum class Type { dragon, orc, slime, max_types }; Monster(Type type) : Creature{ getDefaultCreature(type) } {} static Monster getRandomMonster() { int num{ getRandomNumber(0, static_cast<int>(Type::max_types) - 1) }; return Monster{ static_cast<Type>(num) }; }private: //怪兽查找表 static const Creature& getDefaultCreature(Type type) { static const std::array<Creature, static_cast<std::size_t>(Type::max_types)> monsterData { { { "dragon", 'D', 20, 4, 100 }, { "orc", 'o', 4, 2, 25 }, { "slime", 's', 1, 1, 10 } } }; return monsterData.at(static_cast<std::size_t>(type)); }}这段代码每一行的详细解释和分析;

这段代码实现了一个怪兽类Monster,它继承自另一个类Creature。主要实现了以下几个功能: 1. 定义了一个枚举类型Type,表示怪兽的种类,包括龙、兽人和史莱姆三种。 2. 定义了一个构造函数Monster(Type type),用于创建一个指定种类的怪兽对象。在构造函数中调用了另一个函数getDefaultCreature(Type type),该函数用于获取指定种类怪兽的属性信息,并将这些属性信息传递给Creature类的构造函数,从而创建一个Creature对象。 3. 定义了一个静态函数getRandomMonster(),用于随机生成一个怪兽对象。在该函数中,首先调用了另一个函数getRandomNumber(int min, int max),用于生成一个介于min和max之间的随机整数。然后根据生成的随机整数,选择一种怪兽种类,最后创建并返回一个对应种类的怪兽对象。 4. 定义了一个私有静态函数getDefaultCreature(Type type),用于获取指定种类怪兽的属性信息。在该函数中,使用了一个静态的Creature类型数组monsterData,存储了所有怪兽种类的属性信息。根据传入的参数type,从monsterData数组中获取对应种类的属性信息,并返回一个const Creature类型的常量引用。 下面是每一行代码的详细解释: 第1行:定义了一个随机整数生成函数getRandomNumber,它的参数是一个最小值min和一个最大值max,返回一个介于min和max之间的随机整数。其中,fraction的值为1.0 / (RAND_MAX + 1.0),用于将rand函数生成的随机数转化为介于0和1之间的小数。 第2行:定义了一个怪兽类Monster,它继承自Creature类。 第3-4行:在Monster类中定义了一个Type枚举类型,表示怪兽的种类,包括龙、兽人和史莱姆三种。 第5行:定义了一个构造函数Monster(Type type),用于创建一个指定种类的怪兽对象。 第6行:在构造函数中调用了getDefaultCreature函数,获取指定种类怪兽的属性信息,并将这些属性信息传递给Creature类的构造函数,从而创建一个Creature对象。 第8-12行:定义了一个静态函数getRandomMonster,用于随机生成一个怪兽对象。 第13行:调用getRandomNumber函数,生成一个介于0和Type::max_types-1之间的随机整数。 第14行:根据生成的随机整数,选择一种怪兽种类。 第15行:创建并返回一个对应种类的怪兽对象。 第17-29行:定义了一个私有静态函数getDefaultCreature,用于获取指定种类怪兽的属性信息。在该函数中,使用了一个静态的Creature类型数组monsterData,存储了所有怪兽种类的属性信息。根据传入的参数type,从monsterData数组中获取对应种类的属性信息,并返回一个const Creature类型的常量引用。

用C语言随机生成算式,至少包括:(,),+,-,-, *, /, %, ^等运算符

你好!可以使用C语言的随机函数来生成算式。下面是一个示例代码,可以随机生成包含括号、加减乘除取模和幂运算的算式: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> // 生成随机运算符 char getRandomOperator() { char operators[] = {'+', '-', '*', '/', '%', '^'}; int index = rand() % 6; return operators[index]; } // 生成随机数字 int getRandomNumber(int min, int max) { return rand() % (max - min + 1) + min; } // 生成随机算式 void generateRandomExpression() { int a = getRandomNumber(1, 10); int b = getRandomNumber(1, 10); int c = getRandomNumber(1, 10); char op1 = getRandomOperator(); char op2 = getRandomOperator(); printf("(%d %c %d) %c %d = ", a, op1, b, op2, c); } int main() { srand(time(NULL)); // 初始化随机数种子 generateRandomExpression(); return 0; } ``` 这段代码会随机生成一个形如 `(<数字> <运算符> <数字>) <运算符> <数字> =` 的算式,并输出到控制台。你可以根据需要进行修改和扩展。希望对你有所帮助!

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翻译这段程序并自行赋值调用:import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import sklearn import sklearn.datasets import sklearn.linear_model def plot_decision_boundary(model, X, y): # Set min and max values and give it some padding x_min, x_max = X[0, :].min() - 1, X[0, :].max() + 1 y_min, y_max = X[1, :].min() - 1, X[1, :].max() + 1 h = 0.01 # Generate a grid of points with distance h between them xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # Predict the function value for the whole grid Z = model(np.c_[xx.ravel(), yy.ravel()]) Z = Z.reshape(xx.shape) # Plot the contour and training examples plt.contourf(xx, yy, Z, cmap=plt.cm.Spectral) plt.ylabel('x2') plt.xlabel('x1') plt.scatter(X[0, :], X[1, :], c=y, cmap=plt.cm.Spectral) def sigmoid(x): s = 1/(1+np.exp(-x)) return s def load_planar_dataset(): np.random.seed(1) m = 400 # number of examples N = int(m/2) # number of points per class print(np.random.randn(N)) D = 2 # dimensionality X = np.zeros((m,D)) # data matrix where each row is a single example Y = np.zeros((m,1), dtype='uint8') # labels vector (0 for red, 1 for blue) a = 4 # maximum ray of the flower for j in range(2): ix = range(Nj,N(j+1)) t = np.linspace(j3.12,(j+1)3.12,N) + np.random.randn(N)0.2 # theta r = anp.sin(4t) + np.random.randn(N)0.2 # radius X[ix] = np.c_[rnp.sin(t), rnp.cos(t)] Y[ix] = j X = X.T Y = Y.T return X, Y def load_extra_datasets(): N = 200 noisy_circles = sklearn.datasets.make_circles(n_samples=N, factor=.5, noise=.3) noisy_moons = sklearn.datasets.make_moons(n_samples=N, noise=.2) blobs = sklearn.datasets.make_blobs(n_samples=N, random_state=5, n_features=2, centers=6) gaussian_quantiles = sklearn.datasets.make_gaussian_quantiles(mean=None, cov=0.5, n_samples=N, n_features=2, n_classes=2, shuffle=True, random_state=None) no_structure = np.random.rand(N, 2), np.random.rand(N, 2) return noisy_circles, noisy_moons, blobs, gaussian_quantiles, no_structure

将以下代码转换为python:function newpop=zmutate(pop,popsize,pm1,pm2,fitness1,M,N,Tn0,Tn1,Q,ST0,maxT,t,maxgen,LCR,ECR,MCR,FC,ICR) %M为辅助坑道数量;N为单元数 x=pop(:,1:2*M+1);%分段点位置 y=pop(:,2*M+2:4*M+2);%是否选择该分段点 z=pop(:,4*M+3:6*M+4);%开挖方向 W=pop(:,6*M+5:8*M+6);%作业班次 lenx=length(x(1,:)); leny=length(y(1,:)); lenz=length(z(1,:)); lenW=length(W(1,:)); avefit=sum(fitness1)/popsize; worstfit=min(fitness1); % sumy=sum(y); % lenz=sumy+1; % lenW=sumy+1; for i=1:popsize %选择popsize次,每次选择一个,输出一个 %随机选择一个染色体 pick=rand; while pick==0 pick=rand; end index=ceil(pick*popsize); f1=fitness1(index); if f1<=avefit % pm=(exp(-t/maxgen))*(pm1-(pm1-pm2)*(f1-avefit)/max(fitness1)-avefit); pm=1/(1+exp(t/maxgen))*(pm1-(pm1-pm2)*(f1-avefit)/max(fitness1)-avefit); else % pm=(exp(-t/maxgen))*pm1; pm=1/(1+exp(t/maxgen))*pm1; end pick=rand; while pick==0 pick=rand; end if pick>pm continue; end % flag0=0; % while(flag0==0) %随机选择变异位置 pick1=rand; pick2=rand; pick3=rand; pick4=rand; while pick1*pick2*pick3*pick4==0 pick1=rand; pick2=rand; pick3=rand; pick4=rand; end posx=ceil(pick1*lenx); posy=ceil(pick2*leny); %x,y变异 randx=randi([1,N-1]); while ismember(randx,x(index,:)) randx=randi([1,N-1]); end b=x(index,posx); x(index,posx)=randx; a=[0 1]; c=y(index,posy); y(index,posy)=setxor(y(index,posy),a); %z,W变异 posz=ceil(pick3*lenz); posW=ceil(pick4*lenW); d=z(index,posz); z(index,posz)=setxor(z(index,posz),a); randW=randi([1,3]); while randW==W(index,posW) randW=randi([1,3]); end e=W(index,posW); W(index,posW)=randW; mpop=[x(index,:),y(index,:),z(index,:),W(index,:)]; mtime=ztime(mpop,M,N,Tn0,Tn1,Q,ST0); mutfit=zcost(mpop,M,N,mtime(:,1),mtime(:,2:2*M+3),mtime(:,2*M+4:2*M+2+N),LCR,ECR,MCR,FC,ICR,Q); if mtime(:,1)>maxT||mutfit<=worstfit x(index,posx)=b; y(index,posy)=c; z(index,posz)=d; W(index,posW)=e; end end newpop=[x,y,z,W]; end

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