int sum=0; for (int i=0;i<101;i++) { sum = sum + i; } return View();

时间: 2024-02-14 18:24:53 浏览: 29
根据您提供的代码,这是一个C#语言中的for循环求和示例。在每次迭代中,变量`i`从0递增到100,将当前的`i`值加到`sum`变量中。最后,将求和结果存储在变量`sum`中。 然而,代码中的`return View();`语句看起来是ASP.NET MVC框架中的视图返回语句。如果您正在开发一个MVC应用程序,并希望在视图中显示求和结果,您可以将求和结果传递给视图并在视图中进行显示。 以下是一个简单的示例,展示如何在ASP.NET MVC中将求和结果传递给视图: 在控制器中: ```csharp public ActionResult Index() { int sum = 0; for (int i = 0; i <= 100; i++) { sum += i; } ViewBag.Sum = sum; return View(); } ``` 在视图中(例如Index.cshtml): ```html <h1>Sum: @ViewBag.Sum</h1> ``` 这样,在视图中就可以显示求和结果。
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void C312105010501View::OnJunzhi(){ C312105010501Doc* pDoc = GetDocument(); ASSERT_VALID(pDoc); if (pDoc->m_pDib == NULL) { AfxMessageBox("未打开图像"); return; } int mcols = pDoc->m_pDib->m_nCols; int mrows = pDoc->m_pDib->m_nRows; unsigned char* m_pData = NULL; m_pData = pDoc->m_pDib->pImgData; unsigned char* m_pDataOldPos = m_pData; BYTE* ptmp = new BYTE[mcols * mrows]; memcpy(ptmp, m_pData, mcols * mrows); int Template[9] = { 1,1,1,1,1,1,1,1,1 }; int mask = 3; int irows, jcols; for (jcols = mask / 2; jcols < mcols - mask / 2; jcols++) { for (irows = mask / 2; irows < mrows - mask / 2; irows++) { int sum = 0, m, n; for (m = -mask / 2; m <= mask / 2; m++) { for (n = -mask / 2; n <= mask / 2; n++) { sum += ptmp[(irows + m) * mcols + jcols + n] * Template[(m + mask / 2) * mask + n + mask / 2]; } } sum = sum / 9; if (sum > 255) sum = 255; m_pData[irows * mcols + jcols] = sum; m_pData = m_pDataOldPos; } m_pData = m_pDataOldPos; } pDoc->UpdateAllViews(NULL);}仿照以上代码写一个3*5均值滤波处理和5*5均值滤波处理和7-7均值滤波处理

以下是分别实现3*5、5*5和7*7均值滤波的代码: 3*5均值滤波: ```c++ void CMyView::OnJunzhi35() { CMyDoc* pDoc = GetDocument(); ASSERT_VALID(pDoc); if (pDoc->m_pDib == NULL) { AfxMessageBox("未打开图像"); return; } int mcols = pDoc->m_pDib->m_nCols; int mrows = pDoc->m_pDib->m_nRows; unsigned char* m_pData = pDoc->m_pDib->pImgData; unsigned char* m_pDataOldPos = m_pData; // 备份原始数据 BYTE* ptmp = new BYTE[mcols * mrows]; memcpy(ptmp, m_pData, mcols * mrows); // 定义模板和掩码大小 int Template[15] = { 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 }; int maskCol = 2; int maskRow = 1; // 对每个像素进行处理 for (int j = maskCol; j < mcols - maskCol; j++) { for (int i = maskRow; i < mrows - maskRow; i++) { int sum = 0; for (int m = -maskRow; m <= maskRow; m++) { for (int n = -maskCol; n <= maskCol; n++) { sum += ptmp[(i + m) * mcols + j + n] * Template[(m + maskRow) * (2 * maskCol + 1) + n + maskCol]; } } sum /= 15; if (sum > 255) { sum = 255; } m_pData[i * mcols + j] = sum; } } // 释放内存 delete[] ptmp; pDoc->UpdateAllViews(NULL); } ``` 5*5均值滤波: ```c++ void CMyView::OnJunzhi55() { CMyDoc* pDoc = GetDocument(); ASSERT_VALID(pDoc); if (pDoc->m_pDib == NULL) { AfxMessageBox("未打开图像"); return; } int mcols = pDoc->m_pDib->m_nCols; int mrows = pDoc->m_pDib->m_nRows; unsigned char* m_pData = pDoc->m_pDib->pImgData; unsigned char* m_pDataOldPos = m_pData; // 备份原始数据 BYTE* ptmp = new BYTE[mcols * mrows]; memcpy(ptmp, m_pData, mcols * mrows); // 定义模板和掩码大小 int Template[25] = { 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 }; int maskCol = 2; int maskRow = 2; // 对每个像素进行处理 for (int j = maskCol; j < mcols - maskCol; j++) { for (int i = maskRow; i < mrows - maskRow; i++) { int sum = 0; for (int m = -maskRow; m <= maskRow; m++) { for (int n = -maskCol; n <= maskCol; n++) { sum += ptmp[(i + m) * mcols + j + n] * Template[(m + maskRow) * (2 * maskCol + 1) + n + maskCol]; } } sum /= 25; if (sum > 255) { sum = 255; } m_pData[i * mcols + j] = sum; } } // 释放内存 delete[] ptmp; pDoc->UpdateAllViews(NULL); } ``` 7*7均值滤波: ```c++ void CMyView::OnJunzhi77() { CMyDoc* pDoc = GetDocument(); ASSERT_VALID(pDoc); if (pDoc->m_pDib == NULL) { AfxMessageBox("未打开图像"); return; } int mcols = pDoc->m_pDib->m_nCols; int mrows = pDoc->m_pDib->m_nRows; unsigned char* m_pData = pDoc->m_pDib->pImgData; unsigned char* m_pDataOldPos = m_pData; // 备份原始数据 BYTE* ptmp = new BYTE[mcols * mrows]; memcpy(ptmp, m_pData, mcols * mrows); // 定义模板和掩码大小 int Template[49] = { 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 }; int maskCol = 3; int maskRow = 3; // 对每个像素进行处理 for (int j = maskCol; j < mcols - maskCol; j++) { for (int i = maskRow; i < mrows - maskRow; i++) { int sum = 0; for (int m = -maskRow; m <= maskRow; m++) { for (int n = -maskCol; n <= maskCol; n++) { sum += ptmp[(i + m) * mcols + j + n] * Template[(m + maskRow) * (2 * maskCol + 1) + n + maskCol]; } } sum /= 49; if (sum > 255) { sum = 255; } m_pData[i * mcols + j] = sum; } } // 释放内存 delete[] ptmp; pDoc->UpdateAllViews(NULL); } ```

给这段代码添加中文注释:#include<stdio.h> #include<conio.h> #include<windows.h> struct student { char code[10]; float s1,s2,s3; float score; char grade; }temp; void set(int *choice) { printf(" ******* 1、从文件读取数据 *******\n"); printf(" ******* 2、计算并显示成绩 *******\n"); printf(" ******* 3、按等级查询 *******\n"); printf(" ******* 4、按总评成绩排序 *******\n"); printf(" ******* 5、按学号查询 *******\n"); printf(" ******* 6、查询所有等级 *******\n"); printf(" ******* 7、保存到文件 *******\n"); printf(" ******* 0、退出系统 *******\n\n"); printf("请选择您所需要操作的功能:"); *choice=getch(); } void dispinfo() { system("cls"); printf("\n\n"); printf(" *********************** 欢迎成绩核算系统 **********************\n\n"); printf(" *********************** **************** **********************\n\n"); } int duqu(struct student *list) { int n = 0; FILE fp = fopen("C:\Users\dell\Desktop\软件设计-源文件\A3\note.txt", "r"); if (fp == NULL) { printf("无法打开文件"); return n; } char line[100]; fgets(line, 100, fp); sscanf(line, "%d", &n); printf("\n"); // 空一行 printf(" 学号 平时成绩 期中成绩 期末成绩 \n"); // 输出表头 for (int i = 0; i < n; i++) { fgets(line, 100, fp); sscanf(line, "%s %f %f %f", list[i].code, &list[i].s1, &list[i].s2, &list[i].s3); printf("\t %s %5.1lf %5.1lf %5.1lf \n", list[i].code, list[i].s1, list[i].s2, list[i].s3); } printf("\n\n\n ****** 读取文件成功! 按任意键继续! ****** \n"); fclose(fp); while (getchar() != '\n'); // 等待用户按下回车键继续 return n; } void view(struct student list, int amount) { float sum = 0, average = 0; printf("\n 学号 总评 等级 \n"); for (int i = 0; i < amount; i++) { sum += list[i].score; printf("%10s %6.1f %c \n", list[i].code, list[i].score, list[i].grade); } average = sum / amount; printf(" 本班总人数 %d 本班平均成绩 %.1f\n", amount, average); printf("\n\n\n\n\n ***** 摁任意键继续! ****** \n"); getch(); } void paixu(struct student list, int amount) { for (int i = 0; i < amount; i++) { for (int j = i + 1; j < amount; j++) { if (list[j].score > list[i].score) { struct student temp = list[j]; list[j] = list[i]; list[i] = temp; } } } view(list, amount); } void calculate(struct student list[], int amount) { for(int i = 0; i < amount; i++) { float score = list[i].s10.3 + list[i].s20.3 + list[i].s30.4; list[i].score = score; if(score >= 90) { list[i].grade = 'A'; } else if(score >= 80) { list[i].grade = 'B'; } else if(score >= 70) { list[i].grade = 'C'; } else if(score >= 60) { list[i].grade = 'D'; } else { list[i].grade = 'E'; } } dispinfo(); view(list, amount); }

// 引入头文件 #include<stdio.h> #include<conio.h> #include<windows.h> // 定义学生结构体 struct student { char code[10]; // 学号 float s1,s2,s3; // 平时成绩,期中成绩,期末成绩 float score; // 总评成绩 char grade; // 成绩等级 }temp; // 设置函数,用于选择功能 void set(int *choice) { printf(" ******* 1、从文件读取数据 *******\n"); printf(" ******* 2、计算并显示成绩 *******\n"); printf(" ******* 3、按等级查询 *******\n"); printf(" ******* 4、按总评成绩排序 *******\n"); printf(" ******* 5、按学号查询 *******\n"); printf(" ******* 6、查询所有等级 *******\n"); printf(" ******* 7、保存到文件 *******\n"); printf(" ******* 0、退出系统 *******\n\n"); printf("请选择您所需要操作的功能:"); *choice=getch(); } // 显示信息函数 void dispinfo() { system("cls"); // 清屏 printf("\n\n"); printf(" *********************** 欢迎成绩核算系统 **********************\n\n"); printf(" *********************** **************** **********************\n\n"); } // 读取文件函数 int duqu(struct student *list) { int n = 0; FILE fp = fopen("C:\Users\dell\Desktop\软件设计-源文件\A3\note.txt", "r"); // 打开文件 if (fp == NULL) { // 判断文件是否能够打开 printf("无法打开文件"); return n; } char line[100]; // 定义一个字符数组 fgets(line, 100, fp); // 读取一行 sscanf(line, "%d", &n); // 从字符串中读取一个整数 printf("\n"); // 空一行 printf(" 学号 平时成绩 期中成绩 期末成绩 \n"); // 输出表头 for (int i = 0; i < n; i++) { // 循环读取每个学生的信息 fgets(line, 100, fp); // 读取一行 sscanf(line, "%s %f %f %f", list[i].code, &list[i].s1, &list[i].s2, &list[i].s3); // 从字符串中读取学生的学号和成绩 printf("\t %s %5.1lf %5.1lf %5.1lf \n", list[i].code, list[i].s1, list[i].s2, list[i].s3); // 输出学生的成绩 } printf("\n\n\n ****** 读取文件成功! 按任意键继续! ****** \n"); fclose(fp); // 关闭文件 while (getchar() != '\n'); // 等待用户按下回车键继续 return n; } // 显示学生成绩函数 void view(struct student list, int amount) { float sum = 0, average = 0; printf("\n 学号 总评 等级 \n"); for (int i = 0; i < amount; i++) { sum += list[i].score; printf("%10s %6.1f %c \n", list[i].code, list[i].score, list[i].grade); } average = sum / amount; // 计算平均成绩 printf(" 本班总人数 %d 本班平均成绩 %.1f\n", amount, average); printf("\n\n\n\n\n ***** 摁任意键继续! ****** \n"); getch(); } // 按总评成绩排序函数 void paixu(struct student list, int amount) { for (int i = 0; i < amount; i++) { for (int j = i + 1; j < amount; j++) { if (list[j].score > list[i].score) { struct student temp = list[j]; list[j] = list[i]; list[i] = temp; } } } view(list, amount); // 显示学生成绩 } // 计算并显示成绩函数 void calculate(struct student list[], int amount) { for(int i = 0; i < amount; i++) { float score = list[i].s10.3 + list[i].s20.3 + list[i].s30.4; // 计算总评成绩 list[i].score = score; // 将总评成绩赋值给结构体中的score变量 if(score >= 90) { // 判断成绩等级 list[i].grade = 'A'; } else if(score >= 80) { list[i].grade = 'B'; } else if(score >= 70) { list[i].grade = 'C'; } else if(score >= 60) { list[i].grade = 'D'; } else { list[i].grade = 'E'; } } dispinfo(); // 显示信息 view(list, amount); // 显示学生成绩 }

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完善代码import android.content.Context; import android.view.LayoutInflater; import android.view.View; import android.view.ViewGroup; import android.widget.BaseAdapter; import android.widget.Button; import android.widget.ImageView; import android.widget.TextView; import java.util.HashMap; import java.util.List; public class FBaseAdapter extends BaseAdapter { private LayoutInflater layoutInflater ; private List<HashMap<String, Object> > list ; public FBaseAdapter (Context context , List<HashMap<String, Object>> list){ this.layoutInflater = LayoutInflater .from(context ) ; this.list = list ; } @Override public int getCount() { return list.size(); } @Override public Object getItem(int i) { return null; } @Override public long getItemId(int i) { return i; } @Override public View getView(final int i, View view, ViewGroup viewGroup) { // LayoutInflater layoutInflater = getLayoutInflater(); View v = layoutInflater.inflate(R.layout.item, null); View l = layoutInflater.inflate(R.layout.listlayout, null); TextView tv_title = v.findViewById(R.id.itemtitle); TextView tv_content = v.findViewById(R.id.itemdetail ); TextView tv_price = v.findViewById(R.id.price); TextView tv_num = v.findViewById(R.id.num); ImageView imageView = v.findViewById(R.id.itemimage); Button btnadd = v.findViewById(R.id.addnum); Button btnsub = v.findViewById(R.id.subnum); TextView txtsum = l.findViewById(R.id.txtsum) ; HashMap hashMap = list.get(i); imageView.setImageResource((Integer) hashMap.get("image")); tv_title.setText(hashMap.get("title").toString()); tv_content.setText(hashMap.get("content").toString()); tv_num.setText(hashMap.get("num").toString()); tv_price.setText(hashMap.get("price").toString()); btnadd.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override public void onClick(View view) { int num = (int) list.get(i).get("num"); num++; list.get(i).put("num", num); int totalsum = num * (int) list.get(i).get("price"); notifyDataSetChanged(); txtsum.setText(String.valueOf(totalsum)); } }); btnsub.setOnClickListener(new View.OnClickListener() { @Override public void onClick(View view) { int num = (int) list.get(i).get("num"); if (num > 0) num--; else num = 0; list.get(i).put("num", num); int totalsum = num * (int) list.get(i).get("price"); notifyDataSetChanged(); txtsum.setText(String.valueOf(totalsum)); } }); return v; } }

def forward(self, l, ab, y, idx=None): K = int(self.params[0].item()) T = self.params[1].item() Z_l = self.params[2].item() Z_ab = self.params[3].item() momentum = self.params[4].item() batchSize = l.size(0) outputSize = self.memory_l.size(0) # the number of sample of memory bank inputSize = self.memory_l.size(1) # the feature dimensionality # score computation if idx is None: # 用 AliasMethod 为 batch 里的每个样本都采样 4096 个负样本的 idx idx = self.multinomial.draw(batchSize * (self.K + 1)).view(batchSize, -1) # sample positives and negatives idx.select(1, 0).copy_(y.data) # sample weight_l = torch.index_select(self.memory_l, 0, idx.view(-1)).detach() weight_l = weight_l.view(batchSize, K + 1, inputSize) out_ab = torch.bmm(weight_l, ab.view(batchSize, inputSize, 1)) # sample weight_ab = torch.index_select(self.memory_ab, 0, idx.view(-1)).detach() weight_ab = weight_ab.view(batchSize, K + 1, inputSize) out_l = torch.bmm(weight_ab, l.view(batchSize, inputSize, 1)) if self.use_softmax: out_ab = torch.div(out_ab, T) out_l = torch.div(out_l, T) out_l = out_l.contiguous() out_ab = out_ab.contiguous() else: out_ab = torch.exp(torch.div(out_ab, T)) out_l = torch.exp(torch.div(out_l, T)) # set Z_0 if haven't been set yet, # Z_0 is used as a constant approximation of Z, to scale the probs if Z_l < 0: self.params[2] = out_l.mean() * outputSize Z_l = self.params[2].clone().detach().item() print("normalization constant Z_l is set to {:.1f}".format(Z_l)) if Z_ab < 0: self.params[3] = out_ab.mean() * outputSize Z_ab = self.params[3].clone().detach().item() print("normalization constant Z_ab is set to {:.1f}".format(Z_ab)) # compute out_l, out_ab out_l = torch.div(out_l, Z_l).contiguous() out_ab = torch.div(out_ab, Z_ab).contiguous() # # update memory with torch.no_grad(): l_pos = torch.index_select(self.memory_l, 0, y.view(-1)) l_pos.mul_(momentum) l_pos.add_(torch.mul(l, 1 - momentum)) l_norm = l_pos.pow(2).sum(1, keepdim=True).pow(0.5) updated_l = l_pos.div(l_norm) self.memory_l.index_copy_(0, y, updated_l) ab_pos = torch.index_select(self.memory_ab, 0, y.view(-1)) ab_pos.mul_(momentum) ab_pos.add_(torch.mul(ab, 1 - momentum)) ab_norm = ab_pos.pow(2).sum(1, keepdim=True).pow(0.5) updated_ab = ab_pos.div(ab_norm) self.memory_ab.index_copy_(0, y, updated_ab) return out_l, out_ab

class MLP(nn.Module): def __init__( self, input_size: int, output_size: int, n_hidden: int, classes: int, dropout: float, normalize_before: bool = True ): super(MLP, self).__init__() self.input_size = input_size self.dropout = dropout self.n_hidden = n_hidden self.classes = classes self.output_size = output_size self.normalize_before = normalize_before self.model = nn.Sequential( nn.Linear(self.input_size, n_hidden), nn.Dropout(self.dropout), nn.ReLU(), nn.Linear(n_hidden, self.output_size), nn.Dropout(self.dropout), nn.ReLU(), ) self.after_norm = torch.nn.LayerNorm(self.input_size, eps=1e-5) self.fc = nn.Sequential( nn.Dropout(self.dropout), nn.Linear(self.input_size, self.classes) ) self.output_layer = nn.Linear(self.output_size, self.classes) def forward(self, x): self.device = torch.device('cuda') # x = self.model(x) if self.normalize_before: x = self.after_norm(x) batch_size, length, dimensions = x.size(0), x.size(1), x.size(2) output = self.model(x) return output.mean(dim=1) class LabelSmoothingLoss(nn.Module): def __init__(self, size: int, smoothing: float, ): super(LabelSmoothingLoss, self).__init__() self.size = size self.criterion = nn.KLDivLoss(reduction="none") self.confidence = 1.0 - smoothing self.smoothing = smoothing def forward(self, x: torch.Tensor, target: torch.Tensor) -> torch.Tensor: batch_size = x.size(0) if self.smoothing == None: return nn.CrossEntropyLoss()(x, target.view(-1)) true_dist = torch.zeros_like(x) true_dist.fill_(self.smoothing / (self.size - 1)) true_dist.scatter_(1, target.view(-1).unsqueeze(1), self.confidence) kl = self.criterion(torch.log_softmax(x, dim=1), true_dist) return kl.sum() / batch_size

pytorch部分代码如下:train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) if use_amp: with torch.cuda.amp.autocast(): # 开启混合精度 loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss scaler.scale(loss).backward() # 梯度放大 torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), CLIP_GRAD) if not (self._backward_hooks or self._forward_hooks or self._forward_pre_hooks or _global_backward_hooks or global_forward_hooks or global_forward_pre_hooks): return forward_call(*input, **kwargs) class LDAMLoss(nn.Module): def init(self, cls_num_list, max_m=0.5, weight=None, s=30): super(LDAMLoss, self).init() m_list = 1.0 / np.sqrt(np.sqrt(cls_num_list)) m_list = m_list * (max_m / np.max(m_list)) m_list = torch.cuda.FloatTensor(m_list) self.m_list = m_list assert s > 0 self.s = s self.weight = weight def forward(self, x, target): index = torch.zeros_like(x, dtype=torch.uint8) index.scatter(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.int64), 1) index_float = index.type(torch.cuda.FloatTensor) batch_m = torch.matmul(self.m_list[None, :], index_float.transpose(0,1)) batch_m = batch_m.view((-1, 1)) x_m = x - batch_m output = torch.where(index, x_m, x) return F.cross_entropy(self.s*output, target, weight=self.weight) 报错:Traceback (most recent call last): File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+ca.py", line 279, in <module> train_loss, train_acc = train(model_ft, DEVICE, train_loader, optimizer, epoch,model_ema) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/train+ca.py", line 46, in train loss = torch.nan_to_num(criterion_train(output, targets)) # 计算loss File "/home/adminis/anaconda3/envs/wln/lib/python3.9/site-packages/torch/nn/modules/module.py", line 1051, in call_impl return forward_call(*input, **kwargs) File "/home/adminis/hpy/ConvNextV2_Demo/models/utils.py", line 621, in forward index.scatter(1, target.data.view(-1, 1).type(torch.int64), 1) RuntimeError: Expected index [112, 1] to be smaller than self [16, 7] apart from dimension 1

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"该文档是关于数据结构课程设计的一个项目分析,主要关注使用哈夫曼树实现文件的压缩和解压缩。项目旨在开发一个实用的压缩程序系统,包含两个可执行文件,分别适用于DOS和Windows操作系统。设计目标中强调了软件的性能特点,如高效压缩、二级缓冲技术、大文件支持以及友好的用户界面。此外,文档还概述了程序的主要函数及其功能,包括哈夫曼编码、索引编码和解码等关键操作。" 在数据结构课程设计中,哈夫曼树是一种重要的数据结构,常用于数据压缩。哈夫曼树,也称为最优二叉树,是一种带权重的二叉树,它的构造原则是:树中任一非叶节点的权值等于其左子树和右子树的权值之和,且所有叶节点都在同一层上。在这个文件压缩程序中,哈夫曼树被用来生成针对文件中字符的最优编码,以达到高效的压缩效果。 1. 压缩过程: - 首先,程序统计文件中每个字符出现的频率,构建哈夫曼树。频率高的字符对应较短的编码,反之则对应较长的编码。这样可以使得频繁出现的字符用较少的位来表示,从而降低存储空间。 - 接着,使用哈夫曼编码将原始文件中的字符转换为对应的编码序列,完成压缩。 2. 解压缩过程: - 在解压缩时,程序需要重建哈夫曼树,并根据编码序列还原出原来的字符序列。这涉及到索引编码和解码,通过递归函数如`indexSearch`和`makeIndex`实现。 - 为了提高效率,程序采用了二级缓冲技术,它能减少磁盘I/O次数,提高读写速度。 3. 软件架构: - 项目包含了两个可执行文件,`DosHfm.exe`适用于DOS系统,体积小巧,运行速度快;而`WinHfm.exe`则为Windows环境设计,提供了更友好的图形界面。 - 程序支持最大4GB的文件压缩,这是Fat32文件系统的限制。 4. 性能特点: - 除了基本的压缩和解压缩功能外,软件还提供了一些额外的特性,如显示压缩进度、文件一致性检查等。 - 哈夫曼编码的使用提高了压缩率,而二级缓冲技术使压缩速度提升了75%以上。 这个项目不仅展示了数据结构在实际问题中的应用,还体现了软件工程的实践,包括需求分析、概要设计以及关键算法的实现。通过这样的课程设计,学生可以深入理解数据结构和算法的重要性,并掌握实际编程技能。
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"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
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STM32单片机小车硬件优化策略:优化硬件设计,让小车更稳定更可靠

![STM32单片机小车硬件优化策略:优化硬件设计,让小车更稳定更可靠](https://static.mianbaoban-assets.eet-china.com/xinyu-images/MBXY-CR-c138c506ec1b17b643c23c4884fd9882.png) # 1. STM32单片机小车硬件优化策略概述 STM32单片机小车在实际应用中,硬件优化至关重要。本文将深入探讨STM32单片机小车硬件优化策略,从硬件设计、元器件选型、安装、调试、可靠性到维护等方面进行全面的分析,旨在帮助开发者提升小车的性能、稳定性和使用寿命。 # 2. 硬件设计优化 硬件设计优化是S
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android studio购物车源码

在Android Studio中,购物车功能通常涉及到一个应用中的UI设计、数据管理、以及可能的网络请求。源码通常包含以下几个主要部分: 1. **UI组件**:如RecyclerView用于展示商品列表,每个商品项可能是Adapter中的ViewHolder。会有一个添加到购物车按钮和一个展示当前购物车内容的部分。 2. **数据模型**:商品类(通常包含商品信息如名称、价格、图片等)、购物车类(可能存储商品列表、总价等)。 3. **添加/删除操作**:在用户点击添加到购物车时,会处理商品的添加逻辑,并可能更新数据库或缓存。 4. **数据库管理**:使用SQLite或其他持久化解
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数据结构课程设计:电梯模拟与程序实现

"该资源是山东理工大学计算机学院的一份数据结构课程设计,主题为电梯模拟,旨在帮助学生深化对数据结构的理解,并通过实际编程提升技能。这份文档包含了设计任务的详细说明、进度安排、参考资料以及成绩评定标准。" 在这次课程设计中,学生们需要通过电梯模拟的案例来学习和应用数据结构。电梯模拟的目标是让学生们: 1. 熟练掌握如数组、链表、栈、队列等基本数据结构的操作。 2. 学会根据具体问题选择合适的数据结构,设计算法,解决实际问题。 3. 编写代码实现电梯模拟系统,包括电梯的调度、乘客请求处理等功能。 设计进度分为以下几个阶段: - 2013年1月7日:收集文献资料,完成系统分析。 - 2013年1月10日:创建相关数据结构,开始编写源程序。 - 2013年1月13日:调试程序,记录问题,初步完成课程设计报告。 - 2013年1月15日:提交课程设计报告打印版,进行答辩。 - 2013年1月16日:提交电子版报告和源代码。 参考文献包括了严蔚敏的《数据结构》和《数据结构题集》,谭浩强的《C语言程序设计》以及与所选编程环境相关的C或C++资料,这些都是进行课程设计的重要参考资料。 在成绩评定部分,设计成绩由指导教师填写,并需要在设计结束后进行总结与心得的撰写,这有助于学生反思学习过程,提炼经验。 整个课程设计涵盖了从问题分析、设计、实现到测试的完整过程,对于提升学生的编程能力和问题解决能力具有重要意义。《数据结构》课程是计算机科学教育的基础,通过这样的实践项目,学生们能够更好地理解和运用所学知识,为未来的专业发展打下坚实基础。