新手请教c++ 问题

u011187286 2013-07-26 10:28:03
我要请教的问题是c++ primer plus(第六版),第十章编程练习题8,题目如下:
//
可以将简单列表描述成下面这样:
 可存储0或多个某种类型的列表;
 可创建空列表;
 可在列表中添加数据项;
 可确定列表是否为空;
 可确定列表是否为满;
 可访问列表中的每一个数据项,并对它执行某种操作。
可以看到,这个列表确实很简单,例如,它不允许插入或删除数据项。
请设计一个List类来表示这种抽象类型。您应提供头文件list.h和实现文件list.cpp,前者包含类定义,后者包含类方法的实现。您还应创建一个简短的程序来使用这个类。
该列表的规范很简单,这主要旨在简化这个编程练习。可以选择使用数组或链表来实现该列表,但公有接口不应依赖于所做的选择。也就是说,公有接口不应有数组索引、节点指针等。应使用通用概念来表达创建列表、在列表中添加数据项等操作。对于访问数据项以及执行操作,通常应使用将函数指针作为参数的函数来处理:
void visit(void (*pf)(Item &));
其中,pf指向一个将Item引用作为参数的函数(不是成员函数),Item是列表中数据项的类型。Visit()函数将该函数用于列表中的每个数据项。
我的问题是:1、“pf指向一个将Item引用作为参数的函数(不是成员函数)”,这个函数不是成员函数该怎么写?
      2、pf函数的返回类型为void,用它来做visit()的参数有何用途?
我的理解是,这个题目应该是建议用visit()做成员函数来访问列表,但是括号中的参数我真的无法理解。
求大神指点迷津,或者直接给出程序也可以,小弟感激涕零!
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ri_aje 2013-07-27
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void (*pf)(Item &) 是函数指针,说的是这个。

void print (Item&) { /* do something to the current Item */ }
void (*pf)(Item &) = print;
sequence.visit(pf); // for each Item in the sequence, apply pf/print.
中间那步赋值没什么用,主要是让你知道 pf 具有指向函数的功能。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/9e7ef05254f8 【久久在线FLASH系统】是一款专为久久在线网站打造的交互式Flash平台,集成了前台展示与后台管理功能,满足内容发布、管理和用户互动的需求。Flash技术曾广泛应用于网页动画和互动内容,尤其在早期互联网时代,在游戏、广告和多媒体教学等领域发挥了重要作用。该系统的核心包括以下几个关键方面: Flash技术:系统利用Flash创建动态图形、动画和交互内容,依赖Adobe Flash Player运行。其编程语言ActionScript支持面向对象开发,便于实现复杂逻辑和交互效果。 后台管理系统:作为系统的控制中心,后台支持内容上传、编辑、分类、权限设置、用户管理及数据分析,确保内容的有序更新与发布。 产品演示模块:用户可在线预览和体验产品功能,无需下载,通过交互式演示了解产品操作流程和优势。 数据库集成:系统与数据库紧密结合,用于存储Flash文件信息、用户数据及访问记录,实现高效的数据管理与检索。 安全性与优化:系统具备防止非法访问和数据泄露的安全机制,并对Flash内容进行优化,提升加载速度与用户体验。 响应式设计:尽管Flash主要用于桌面端,系统仍考虑多设备兼容性,通过响应式设计适配不同屏幕尺寸,提供一致体验。 API接口:系统支持与其他平台或服务通过API进行数据交互,如社交媒体分享、数据分析等,拓展功能边界。 用户体验:界面设计注重交互性与视觉效果,提升用户满意度和停留时间,增强平台吸引力。 版本控制:系统支持内容版本管理,便于追踪更新历史,方便内容维护与回滚。 性能监控:内置性能监控工具,实时跟踪系统负载与资源使用情况,及时发现并解决问题,保障系统稳定运行。 【久久在线FLASH系统】是一个综合性解决方案,融合了前端展示、后台管理、互动体验和数据分析等功能,体现了当时Web
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f989b9092fc5 BP神经网络轴承故障诊断系统是一种基于人工神经网络技术的智能诊断工具,专门用于识别和分析机械设备中轴承的故障情况。该系统的核心是BP神经网络(即反向传播神经网络),它能够模拟人脑的工作方式,通过学习和训练来处理复杂的非线性问题,从而对轴承的健康状态进行精准评估。 BP神经网络的基本结构由输入层、隐藏层和输出层构成。输入层接收来自传感器的信号,如振动数据或声音频率,这些信号反映了轴承的运行状态。隐藏层负责对输入数据进行特征提取和转换,将原始信号转化为更具价值的信息。输出层则输出最终的诊断结果,例如轴承是否正常、轻微磨损或严重损坏等。 在诊断过程中,数据预处理是至关重要的步骤。原始的振动或声学数据通常含有噪声,且不同传感器的数据可能缺乏可比性。因此,需要对这些数据进行滤波、归一化等处理,以提高数据质量。预处理后的数据随后被输入到BP神经网络中。在训练阶段,网络通过反向传播算法调整权重和阈值,使预测结果尽可能接近实际故障类型。这一过程利用了梯度下降法,通过计算误差梯度来更新网络参数,以最小化损失函数(通常是均方误差,用于衡量预测值与真实值之间的差异)。 BP神经网络的性能受到多种因素的影响,包括网络结构(如隐藏层的数量和每层的神经元数量)、学习率以及训练迭代次数等。优化这些参数对于提升诊断精度和速度至关重要。此外,为了验证和提升模型的泛化能力,通常采用交叉验证方法,将数据集分为训练集、验证集和测试集。其中,训练集用于训练网络,验证集用于调整网络参数,测试集则用于评估模型在未知数据上的表现。 总体而言,BP神经网络轴承故障诊断系统凭借其强大的学习和泛化能力,通过对机械设备振动和噪声数据的分析,能够实现对轴承故障的精确识别。该系统有助于提前发现设备故障隐患,减少停机时间,提高生产效率,对工业领域

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