【某公司C++笔试题】

莫_问 2008-10-11 03:50:58
1.编写函数,检查给定字符串是否整数,如果是,返回其整数值(注:不允许使用某种特定的库函数)。
2.有两个无序链表lsit1和list2,编写函数把list1和list2合并成一个递增的链表。
3.编写一段高效的代码,从排序的后的整数中找出指定整数n的个数。如找出[1,1,3,3,3,
5,5,5,9,9,9,9]中的5的个数(为3个)。
4. 编写函数实现字符串分割。SourceStr为源串,splitStr为分割字符串,SplitStr中的每一个字符在SourceStr被看作是分
割符。函数需要返回被分割符分割好的字符串链表。
例如: 如果
SourceStr为“this is pen ,that is a ball.”。
SplitStr 为“, .”

则返回的字符串链表每一项值分别为:“this” “is” “ pen”…
5.某银行有N个业务办理窗口,每一个窗口能办理各种业务, 银行客户分为VIP可与和普通客户,VIP客户有优先办理权,请你结合实际的应用场景为该银行设计排队机系统。
1)设计关键的数据结构和算法并用代码表示。
2)用自己的方式表达出系统的运转流程。

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skkks 2011-05-11
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先mark,学习一下了
chgq456 2008-10-31
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学习了
chenheliang881 2008-10-31
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学习.................
小猴饲养员 2008-10-31
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mark 晚上回去看
maying_11 2008-10-31
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学习
WangLy_2008 2008-10-16
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学习中.......
chaojiew 2008-10-16
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“是”还是“含有”
chaojiew 2008-10-16
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检查给定字符串是否整数


这是什么意思??
Sesshomaru00 2008-10-15
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看看
yaojiank 2008-10-14
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第二题用并归排序
maying_11 2008-10-14
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okmnji79513 2008-10-14
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mark 学习下
yang_zheng_2008 2008-10-14
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现在正要面对公司的笔试 哎
aaajj 2008-10-14
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考算法啊
twtqe 2008-10-14
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licry01 2008-10-14
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Greg_han 2008-10-14
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easy!?
rcbblgy 2008-10-14
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[Quote=引用 1 楼 mni2005 的回复:]
本人给出1 3 4 题代码 欢迎拍砖


第一次代码
C/C++ code
#include<iostream.h>
bool findInt(char a[],int len,int &num);
void main()
{
char a[5]={'-','5','4','2','1'};
int num;

if(findInt(a,5,num))
cout<<num;
else
cout<<"转换失败!";
}
bool findInt(char a[],int len,int &num)
{
num=0;
bool flag;
if(a[0]=='+')
flag=…
[/Quote]

第一题的代码,num定义成long型的好一点。另外如果一个字符串是ab2345这样的,能处理么?
rcbblgy 2008-10-14
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[Quote=引用 21 楼 wjb_yd 的回复:]
呵呵,哈工大-广联达 是吧,偶也去了
[/Quote]

薪水给多少???
HiGaea 2008-10-14
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关于第一题,貌似人家题目中没有说明整数的大小啊,如果有一千位怎么办,上面的回复中好像都是int哦
加载更多回复(53)
内容概要:本文围绕不确定环境下的多式联运路径优化问题展开研究,提出并实现了基于AFO算法、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的三种智能优化方法,并借助Matlab平台完成算法编程与仿真。研究构建了考虑时间、成本、转运风险等多重不确定因素的路径优化模型,系统比较了AFO、GA、PSO三种算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的表现,同时引入Matlab自带的全局优化搜索器作为基准对照,深入分析各算法在复杂物流网络中的适用边界与性能差异。研究表明,AFO算法在解决此类组合优化问题时展现出更快的收敛效率和更强的局部规避能力。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础与运筹优化知识,从事物流工程、交通运输规划、智能算法开发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多式联运、综合货运网络中的路径决策支持系统构建;②为不确定性条件下复杂路径规划问题提供智能算法选型依据与技术实现方案;③支持科研人员复现主流优化算法并开展横向性能对比实验,推动算法改进与实际落地。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析算法实现流程,重点理解目标函数设计、约束条件处理及参数敏感性分析部分,可通过调整问题规模与算法参数进行对比实验,进一步拓展至动态路径规划或大规模网络优化等延伸场景。
内容概要:本文研究了基于QLearning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,通过Matlab代码实现了控制算法的仿真验证。该方法融合强化学习的在线自适应能力与传统PID控制的稳定性优势,利用QLearning算法动态优化PID控制器的比例、积分、微分参数,以应对水下复杂流体环境、模型不确定性及外部干扰等挑战,从而提升AUV轨迹跟踪的精度、鲁棒性与动态响应性能。文中系统阐述了AUV的六自由度非线性动力学建模过程、QLearning算法的状态空间与动作空间设计、奖励函数构造及训练机制,并详细说明了PID参数自整定的闭环控制架构。仿真结果表明,相较于传统固定参数PID控制器,该智能控制策略在多种工况下均展现出更优的控制效果,有效抑制了超调,加快了响应速度,并增强了抗干扰能力。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习基础及Matlab/Simulink仿真能力,从事水下机器人、智能控制、海洋工程、自动化等领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于AUV、UUV等无人水下平台的高精度自主导航与运动控制;②为解决非线性、强耦合、时变系统的控制器参数自适应整定问题提供智能化解决方案;③作为强化学习与经典控制理论深度融合的技术范例,推动智能控制算法在海洋装备中的工程化应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法实现细节,重点剖析QLearning的状态-动作-奖励机制设计、PID参数更新逻辑及仿真对比实验结果,有条件者可在更复杂的动力学模型或实际硬件平台上进一步验证与优化算法性能。

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