精华内容
下载资源
问答
  • C语言当中的实际参数形式参数

    千次阅读 2019-04-02 14:23:10
    在面的Swap函数中的参数x,y都是形式参数,在main函数中传给Swap的num1,num2是实际参数. 我们可以来看一下上述Swap(a,b)的等价代码 int x = a; int y = b; int tmp = x; x = y; y = tmp; 我们可以理解为函数的...

    首先我们来定义一个函数,使其可以交换两个整形变量的内容.

    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    void Swap(int x, int y){
    	int tmp;
    	tmp = x;
    	x = y;
    	y = tmp;
    }
    int main(){
    	int num1 = 10;
    	int num2 = 20;
    	Swap(num1,num2);
    	printf("num1 = %d,num2 = %d\n",num1,num2);
    }
    

    程序运行结果如下
    在这里插入图片描述
    我们不是定义了一个函数,要将num1与num2的值进行交换吗?为什么num1与num2的值没有发生变化呢?这就涉及到了C语言中函数的参数问题.
    函数的参数
    实际参数(实参):实参是真实传给函数的参数,实参可以是常量,变量,表达式,函数等.但无论实参是那种类型的量,在进行函数调用时,他们都必须要有确定的值,以便于将这些值传送给形参.
    形式参数
    形式参数是指函数名后括号中的变量,因为形式参数只有在函数被调用的过程中才实例化(也就是分配内存单元),所以叫形式参数.形式参数当函数调用完成之后就自动销毁了.因此形式函数只有在函数中有效.
    在面的Swap函数中的参数x,y都是形式参数,在main函数中传给Swap的num1,num2是实际参数.
    我们可以来看一下上述Swap(a,b)的等价代码

    int x = a;
    int y = b;
    int tmp = x;
    x = y;
    y = tmp;
    

    我们可以理解为函数的形参是实参的一份拷贝.
    代码修改如下

    #include <stdio.h>
    #include <stdlib.h>
    void Swap(int* x,int* y){
    	int tmp = *x;
    	*x = *y;
    	*y = tmp;
    }
    int main(){
    	int num1 = 10;
    	int num2 = 20;
    	Swap(&num1,&num2);
    	printf("num1 = %d,num2 = %d",num1,num2);
    	system("pause");
    	return 0;
    }
    

    传值调用:
    函数的形参与实参分别占有不同内存块,对形参的修改不会影响实参.传址调用:
    传址调用是把函数外部创建变量的内存地址传递给函数参数的一种调用函数的方式.这种传参方式可以让函数和函数外边的变量建立起真正的联系,也就是函数内部可以直接操作函数外部的变量.

    展开全文
  • Java学习笔记15. 形式参数实际参数

    千次阅读 2018-02-22 13:18:02
    参数可以分为形式参数和实际参数。在实际调用方法的时候使用的参数就是实际参数,而在被调用时才临时分配内存的参数是形式参数。 可以这么理解,方法在被调用前只是一个蓝图。只有在被调用的时候才把这个蓝图变成一...
             Java中的方法可以分为:有参方法和无参方法。使用带参数的方法时,方法的参数可以是一个到多个。

    参数可以分为形式参数和实际参数。在实际调用方法的时候使用的参数就是实际参数,而在被调用时才临时分配内存的参数是形式参数。
    可以这么理解,方法在被调用前只是一个蓝图。只有在被调用的时候才把这个蓝图变成一个在内存中存在的方法,供调用者使用。

    参数由数据类型和变量名组成,多个参数之间用逗号隔开。示例代码如下:

    public class demoMethod{
        public static void main(String[] args){
            String s = "Nice to meet you!";
            demoMethod dm = new demoMethod();
            dm.saySomething(s);
        }
            void saySomething(String words){
            System.out.println("I am saying:"+words);
        }
    }

    上面这个例子里,saySomething(String words)是可以被调用的方法,它只有一个String类型的参数words
    在没有调用之前,参数words在内存中不存在,调用的时候才被分配内存空间。它的作用范围也只在这个方法内部。当调用结束,内存即被释放。方法saySomething(String words)又回归为概念蓝图

    上面的方法的参数只有一个,有的方法有多个参数,就要用逗号隔开。而且,调用的时候,传入的实际参数的个数,类型与位置都要与形式参数一一对应,不然编译器会报错。示例程序如下:

    public class demoMultiParameter{
    	public static void main(String[] args){
    		String n = "Jim";
    		int a = 21;
    		test ts = new test();
    		ts.multi(n,a);
    	}
    }
    class test{
    	void multi(String name,int age){
    		System.out.println("My name is:"+name);
    		System.out.println("My age is:"+age);
    	}
    }
    
    被调用方法multi在类test里。方法的两个参数分别是Sting类型的name和int类型的age。这两个参数是形式参数。在被调用时,需要传入两个实际参数n和a。实际参数与形式参数是一一对应的,类型一致,数量一致,位置对应。这样系统才不会报错。

    当然,有的方法本身没有参数,在被调用时,只执行相关代码,执行完毕就返回被调用处。这种比较简单,就不列举了。

    展开全文
  • '''形式参数实际参数''' # 例子一 def add(a, b): # ab被称为形式参数 print(a+b) add(1,2) # 12为实际参数 add(b=1, a=3) # 为ab指定参数 # 例子二 def info(name, age, address, sex...
    '''函数是一段可以重复调用的代码,通过输入的参数,返回对应的结果'''
    
    '''形式参数与实际参数'''
    # 例子一
    def add(a, b):   # a和b被称为形式参数
        print(a+b)
    
    
    add(1,2)        # 1和2为实际参数
    add(b=1, a=3)   # 为a和b指定参数
    
    # 例子二
    def info(name, age, address, sex):    # 定义函数之后需要加冒号:
        print("name:{0},age:{1},address:{2},sex:{3}".format(name, age, address, sex))   # 字符串格式化
    
    
    info("AI", 18, "Beijing", "girl")     # 检查函数实际参数的字符串类型“”
    
    '''默认参数'''
    def add(a=1, b=2):   # a,b为默认参数,若有形参和默认参数同时,形参必须在前面
        print(a+b)
    
    
    add()           # 执行时参数为空,自动按默认参数执行
    add(3,4)        # 赋予实际参数时,按实际参数执行
    
    
    '''动态参数'''
    def text(*args, **kwargs):   #动态参数,当不同地方调用参数不同时,可用动态参数
        print(args, type(args))      # *args 执行结果是元组格式
        print(kwargs, type(kwargs))      # **kwargs 执行结果是字典的格式
    text()
    
    
    展开全文
  • 详解遗传算法(含MATLAB代码

    万次阅读 多人点赞 2019-05-29 11:30:47
    二、遗传算法的特点应用 三、遗传算法的基本流程及实现技术 3.1 遗传算法的基本流程 3.2 遗传算法的实现技术 1.编码 2.适应度函数 3.选择算子 4.交叉算子 5.变异算子 6.运行参数 四、遗传算法的基本原理...

    目录

    一、遗传算法概述

    二、遗传算法的特点和应用

    三、遗传算法的基本流程及实现技术

    3.1 遗传算法的基本流程

    3.2 遗传算法的实现技术

    1.编码

    2.适应度函数

    3.选择算子

    4.交叉算子

    5.变异算子

    6.运行参数

    四、遗传算法的基本原理

    4.1 模式定理

    4.2 积木块假设

    五、遗传算法编程实例(MATLAB)


    一、遗传算法概述

            遗传算法(Genetic Algorithm,GA)是进化计算的一部分,是模拟达尔文的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。该算法简单、通用,鲁棒性强,适于并行处理。

    二、遗传算法的特点和应用

       遗传算法是一类可用于复杂系统优化的具有鲁棒性的搜索算法,与传统的优化算法相比,具有以下特点:

    1. 以决策变量的编码作为运算对象。

        传统的优化算法往往直接利用决策变量的实际值本身来进行优化计算,但遗传算法是使用决策变量的某种形式的编码作为运算对象。这种对决策变量的编码处理方式,使得我们在优化计算中可借鉴生物学中染色体和基因等概念,可以模仿自然界中生物的遗传和进化激励,也可以很方便地应用遗传操作算子。

    2. 直接以适应度作为搜索信息。

        传统的优化算法不仅需要利用目标函数值,而且搜索过程往往受目标函数的连续性约束,有可能还需要满足“目标函数的导数必须存在”的要求以确定搜索方向。

        遗传算法仅使用由目标函数值变换来的适应度函数值就可确定进一步的搜索范围,无需目标函数的导数值等其他辅助信息。直接利用目标函数值或个体适应度值也可以将搜索范围集中到适应度较高部分的搜索空间中,从而提高搜索效率。

    3. 使用多个点的搜索信息,具有隐含并行性

        传统的优化算法往往是从解空间的一个初始点开始最优解的迭代搜索过程。单个点所提供的搜索信息不多,所以搜索效率不高,还有可能陷入局部最优解而停滞;

        遗传算法从由很多个体组成的初始种群开始最优解的搜索过程,而不是从单个个体开始搜索。对初始群体进行的、选择、交叉、变异等运算,产生出新一代群体,其中包括了许多群体信息。这些信息可以避免搜索一些不必要的点,从而避免陷入局部最优,逐步逼近全局最优解。

    4. 使用概率搜索而非确定性规则。

       传统的优化算法往往使用确定性的搜索方法,一个搜索点到另一个搜索点的转移有确定的转移方向和转移关系,这种确定性可能使得搜索达不到最优店,限制了算法的应用范围。

       遗传算法是一种自适应搜索技术,其选择、交叉、变异等运算都是以一种概率方式进行的,增加了搜索过程的灵活性,而且能以较大概率收敛于最优解,具有较好的全局优化求解能力。但,交叉概率、变异概率等参数也会影响算法的搜索结果和搜索效率,所以如何选择遗传算法的参数在其应用中是一个比较重要的问题

    综上,由于遗传算法的整体搜索策略和优化搜索方式在计算时不依赖于梯度信息或其他辅助知识,只需要求解影响搜索方向的目标函数和相应的适应度函数,所以遗传算法提供了一种求解复杂系统问题的通用框架。它不依赖于问题的具体领域,对问题的种类有很强的鲁棒性,所以广泛应用于各种领域,包括:

    • 函数优化
    • 组合优化生产调度问题
    • 自动控制
    • 机器人学
    • 图像处理(图像恢复、图像边缘特征提取......)
    • 人工生命
    • 遗传编程
    • 机器学习

    三、遗传算法的基本流程及实现技术

       基本遗传算法(Simple Genetic Algorithms,SGA)只使用选择算子、交叉算子和变异算子这三种遗传算子,进化过程简单,是其他遗传算法的基础。

    3.1 遗传算法的基本流程

    1.  通过随机方式产生若干由确定长度(长度与待求解问题的精度有关)编码的初始群体;
    2. 通过适应度函数对每个个体进行评价,选择适应度值高的个体参与遗传操作,适应度低的个体被淘汰;
    3. 经遗传操作(复制、交叉、变异)的个体集合形成新一代种群,直到满足停止准则(进化代数GEN>=?);
    4. 将后代中变现最好的个体作为遗传算法的执行结果。

                                                       

    其中,GEN是当前代数;M是种群规模,i代表种群数量。

    3.2 遗传算法的实现技术

    基本遗传算法(SGA)由编码、适应度函数、遗传算子(选择、交叉、变异)及运行参数组成。

    1.编码

    (1)二进制编码

    二进制编码的字符串长度与问题所求解的精度有关。需要保证所求解空间内的每一个个体都可以被编码。

    优点:编、解码操作简单,遗传、交叉便于实现

    缺点:长度大

    (2)其他编码方法

    格雷码、浮点数编码、符号编码、多参数编码等

    2.适应度函数

    适应度函数要有效反映每一个染色体与问题的最优解染色体之间的差距。

    3.选择算子

    通过选择算子模拟“优胜劣汰”,适应度高的个体被遗传到下一代的概率较大,适应度低的算子被遗传到下一代的概率较小。

    常用的选择算法:轮盘赌选择法,即令\sum f_i表示群体的适应度函数值的总和,f_i表示群体中第i个染色体的适应度值,则它产生后代的能力刚好为其适应度值所占的份额\frac{f_i}{\sum f_i}

    4.交叉算子

    • 交叉运算是指对两个相互配对的染色体按某种方式相互交换其部分基因,从而形成两个新的个体;
    • 交叉运算是遗传算法区别于其他进化算法的重要特征,是产生新个体的主要方法。

    在交叉之前需要将群体中的个体进行配对,一般采取随机配对原则。

    常用的交叉方式:

    • 单点交叉
    • 双点交叉(多点交叉,交叉点数越多,个体的结构被破坏的可能性越大,一般不采用多点交叉的方式)
    • 均匀交叉
    • 算术交叉

    5.变异算子

    遗传算法中的变异运算是指将个体染色体编码串中的某些基因座上的基因值用该基因座的其他等位基因来替换,从而形成一个新的个体。

    就遗传算法运算过程中产生新个体的能力方面来说,交叉运算是产生新个体的主要方法,它决定了遗传算法的全局搜索能力;而变异运算只是产生新个体的辅助方法,但也是必不可少的一个运算步骤,它决定了遗传算法的局部搜索能力。交叉算子与变异算子的共同配合完成了其对搜索空间的全局搜索和局部搜索,从而使遗传算法能以良好的搜索性能完成最优化问题的寻优过程。

    6.运行参数

    • 编码长度。编码长度取决于问题解的精度,精度越高,编码越长;
    • 种群规模。规模小,收敛快但降低了种群的多样性,N=20-200
    • 交叉概率。较大的交叉概率容易破坏种群中已形成的优良结构,使搜索具有太大随机性;较小的交叉概率发现新个体的速度太慢,一般取值为P_c=0.4-0.99
    • 变异概率。变异概率太小,则变异操作产生新个体的能力和抑制早熟现象的能力会较差;变异概率过高随机性过大,一般建议取值范围为0.005~0.01
    • 终止进化代数。算法运行结束的条件之一,一般取100~1000

    四、遗传算法的基本原理

    4.1 模式定理

    定义1:模式H是由{0,1,*}中的元素组成的一个编码串,其中“*”表示通配符,既能被当作0,也能被当作1。e.g. H=10**1

    定义2:模式的阶,是指模式中所含有0,1的数量,记作O(H)  e.g. O(11*00**)=4

    定义3:模式的矩,即模式的长度,是指模式中从左到右第一个非*位和最后一个非*位之间的距离,记作\delta (H)

              e.g. \delta (01**1)=3;\delta (**0*1)=2;\delta (***1**)=1

    定义4:模式的适应度值,是群体中所包含的全部个体的适应度值的平均值。

    定义5:在选择、交叉、变异遗传算子的作用下,低阶、长度短、超过群体平均适应值的模式的生存数量,将随迭代次数以指数规律增长。

    模式定理不仅说明基因块的样本呈指数增长,也说明用遗传算法寻求最优样本的可能性,但它并未指出遗传算法一定能够寻求到最优解,积木块假设说明了遗传算法的寻找最优解的能力。

    4.2 积木块假设

    具有低阶、定义长度短,且适应度值高于群体平均适应度值的模式称为基因块或积木块。

    积木块假设:个体的基因块通过选择、交叉、变异等遗传算子的作用,能够相互拼接在一起,形成适应度更高的个体编码串。

    积木块假设说明了用遗传算法求解各类问题的基本思想,即通过积木块直接相互拼接在一起能够产生更好的解。

    五、遗传算法编程实例(MATLAB)

    https://github.com/strawberry-magic-pocket/Genetic-Algorithm.git

     

    展开全文
  • MyBatis面试题(2020最新版)

    万次阅读 多人点赞 2019-09-24 16:40:33
    整理好的MyBatis面试题库,史上最全的MyBatis面试题,...MyBatis 避免了几乎所有的 JDBC 代码和手动设置参数以及获取结果集。MyBatis 可以使用简单的 XML 或注解来配置和映射原生类型、接口和 Java 的 POJO(Plai...
  • 机器学习中参数模型参数模型理解

    千次阅读 多人点赞 2019-06-28 21:07:50
    参数模型(non-parametric model)和参数模型(parametric model)作为数理统计学中的概念,现在也常用于机器学习领域中。 在统计学中,参数模型通常假设总体服从某个分布,这个分布可以由一些参数确定,如正态...
  • C语言函数的参数

    千次阅读 2019-03-21 23:07:27
    一、函数的参数可以是变量、变量指针变量引用: void funcA(int8_t x) { x=x+1; } 代码说明:该函数的参数属于值传递,在调用该函数时,仅仅只是把实参的值拷贝了一份赋值给了形参x,之后的任何操作都不会影响到...
  • 在构造函数后引用函数的话实际参数必须构造函数时的形参数据类型一致,为此笔者做了一个实验,代码如下: 笔者首先构造了一个求绝对值的函数zabs(),然后将整型变量b传入函数,计算其绝对值,程序执行结果...
  • 卡尔曼滤波系列——(二)扩展卡尔曼滤波

    万次阅读 多人点赞 2019-04-06 16:33:48
    扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,EKF)是标准卡尔曼滤波在非线性情形下的一种扩展形式,它是一种高效率的递归滤波器(自回归滤波器)。 EKF的基本思想是利用泰勒级数展开将非线性系统线性化,然后采用...
  • name1=value1的形式附到url的后面,如果是post请求,那么表单参数是在请求体中,也是以name=value&amp;name1=value1的形式在请求体中。通过chrome的开发者工具可以看到,如下: get请求: RequestURL:...
  • 注意:以下代码是错的。 class Father { public Father(String name){ System.out.println("Father带参构造"); } } class Son extends Father { public Son(){ System.out.println("Son无参构造"); } ...
  • 入门学习Linux常用必会60个命令实例详解doc/txt

    千次下载 热门讨论 2011-06-09 00:08:45
    它会使mount不执行实际挂上的动作,而是模拟整个挂上的过程,通常会-v一起使用。 -t vfstype:显示被加载文件系统的类型。 -n:一般而言,mount挂上后会在/etc/mtab中写入一笔资料,在系统中没有可写入文件...
  • C++教程 学习笔记

    千次阅读 多人点赞 2020-01-29 14:55:20
    在这种情况下,修改函数内的形式参数实际参数没有影响。 指针调用 该方法把参数的 地址 复制给形式参数。在函数内,该地址用于访问调用中要用到的实际参数。这意味着,修改形式参数会影响实际参数。 ...
  • JAVA上百实例源码以及开源项目

    千次下载 热门讨论 2016-01-03 17:37:40
     Message-Driven Bean EJB实例源代码,演示一个接收购物订单的消息驱动Bean,处理这个订单同时通过e-mail的形式  //给客户发一个感谢消息,消息驱动Bean必须实现两个接口MessageDrivenBeanMessageListener  在...
  • C语言基础:最简单的程序

    万次阅读 多人点赞 2018-02-20 07:52:15
    基本功无论在什么领域内都有着不容忽视的地位,想要学好编程,并将程序运动到实际当中去一定要学好基础,学好C语言基础,打下扎实的编程基本功,我们将带你走进编程的世界。 我是先完成的《C语言深处》再写的...
  • Retrofit2.0 公共参数(固定参数

    万次阅读 热门讨论 2016-07-29 13:32:11
    Retrofit 动态参数(非固定参数、非必须参数)(Get、Post请求)在实际项目中,对于有需要统一进行公共参数添加的网络请求,可以使用下面的代码来实现:RestAdapter restAdapter = new RestAdapter.Builder() ...
  • 离散PID基础知识

    万次阅读 2017-09-23 09:29:22
    PID调节器出现于上世纪30年代,PID控制就是对偏差进行比例,积分微分的控制。PID的三个单元分别是比例 ,积分,微分。在工程实际中,一般P是必须的,所以衍生出多种组合的PID控制器,如PD,PI,PID等。  (1)...
  • Python函数的参数类型使用技巧

    千次阅读 2021-03-29 13:11:10
    Python语言支持灵活多样的函数参数,恰当地使用各种形式参数,会增强代码的复用性可读性,让代码更加简洁精炼。不过,事物总有其两面性,正因为函数参数的灵活多样,反倒给初学者带了一些困惑。本文从实际需求...
  • 虽然貌似传染病模型运筹学控制论好像没有关系,实际上传染病模型很多都是动力学模型(常微分方程),这些模型我们在Control theory里边并不陌生哈。有了动力学模型也就必然会有模型参数的辨识,而模型参数的辨识...
  • Simulink代码生成: 信号线、参数配置

    千次阅读 多人点赞 2020-03-22 22:34:55
    在汽车嵌入式软件开发中,需要正确地配置Simulink的信号和参数,才能生成相应的标定量、输入输出变量观测量。本文通过一个例子总结笔者工作中所用的配置方法。 文章目录1 问题引入2 输出信号配置3 输入信号配置4 ...
  • 接上一篇文章:最大似估计贝叶斯估计: 参数估计 是最随机变量,根据观测数据对参数的分布进行估计,还要考虑先验分布最大似然估计: 参数估计 是未知的,根据观测数据来估计 的值。贝叶斯学习是把贝叶斯估计的...
  • 本系列几章系统地介绍了开发中Hive常见的用户配置属性(有时称为参数,变量或选项),并说明了哪些版本引入了哪些属性,常见有哪些属性的使用,哪些属性可以进行Hive调优,以及如何使用的问题。以及日常Hive开发中...
  • MATLAB实现最小二乘法

    万次阅读 多人点赞 2017-04-17 15:10:28
     利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达。 线性函数...
  • C语言实参形参区别

    千次阅读 2019-03-16 22:16:46
    C语言函数的参数会出现在两个地方,分别是函数定义处...函数被调用时给出的参数包含了实实在在的数据,会被函数内部的代码使用,所以称为实际参数,简称实参。 形参实参的功能是传递数据,发生函数调用时,实...
  • python函数的4种参数类型

    万次阅读 多人点赞 2019-06-29 16:18:16
    在调用函数时,通常会传递参数,函数内部的代码保持不变,针对 不同的参数 处理 不同的数据。 有位置传参、关键字传参、默认值参数、多值参数等。 1、参数传递 形参实参: 形参:定义 函数时的 参数变量 实参:...
  • 用SpringBoot框架做项目时,经常需要前端给后端传递参数,如果需要多条参数,通常的做法是把这些参数封装为一个对象来传递,前端用POST方式调用。但有时会遇到后端只需要一条参数(比如一个String)的情况,此时如果...
  • 在之前的模式识别研究中,我们假设概率密度函数的参数形式已知,即判别函数J(.)的参数是已知的。本节使用非参数化的方法来处理任意形式的概率分布而不必事先考虑概率密度的参数形式。在模式识别中有躲在令人感兴趣的...
  • 参数统计概述

    千次阅读 多人点赞 2019-11-16 22:48:05
    文章目录非参数统计概述引言非参数方法举例Wilcoxon 符号秩检验Wilcoxon秩检验 引言 非参数统计(nonparametric statistics)是相对于参数统计而言的一个统计学分支,是数理统计的重要内容。在参数统计中,我们往往...
  • 函数的返回值和参数

    万次阅读 多人点赞 2018-06-06 20:35:57
    # #1、形参:在函数定义阶段括号内定义的参数,称之为形式参数,简称形参,本质就是变量名 # def foo(x,y): #x=1,y=2 # print(x) # print(y) # #2、实参:在函数调用阶段括号内传入的值,称之为实际参数,简称实参,...
  • 解决 Get Post 客户端,get请求URL传中文参数等乱码问题 说来说去还是先写一些最基本又是最常见的疑难杂症,针对于基础薄弱的同学,这些东西还是需要注意的,以后写接口,封装工具,文件上传下载等过程中,发布...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 653,973
精华内容 261,589
关键字:

形式参数和实际参数代码