课程网站 Main | CS 61B Spring 2021 课程版本 Spring 21，理由是有公开的Gradescope，这是一个在线作业评测平台，可以很方便对代码进行评测。 配置环境 这里主要参考了 【re：从零开始的计算机自学之路】CS61B保姆级环境配置教学 分为两个部分：Calendar->Lab->Setting Up Your Computer和C

unique_ptr unique_ptr独享它指向的对象，也就是说，同时只有一个unique_ptr指向同一个对象，当这个unique_ptr被销毁时，指向的对象随即也被销毁。 初始化 假设有一个class A{}; 这里要用自定义的数据类型，是因为cpp中默认数据类型没有析构函数，无法提现智能指针的作用。 因为new出来的对象一定要手动delete才会调用析构函数

编译预处理 cpp程序编译的过程：预处理->编译->链接 预处理指令主要包含三种 头文件#include 宏定义define undef 条件编译ifdef ifndef

OOP的一些基本概念 oop：类把对象的数据和操作数据的方法作为一个整体考虑 类的成员可以是变量，也可以是函数。 类的成员变量也叫属性。 类的成员函数也叫方法/行为，类的成员函数可以定义在类的外面。 12345678910class Student{public: string name; int age; void show(); //在类中进行声明

灰色系统 系统是黑色：信息少；白色：信息多；灰色：介于二者之间 关联分析 分析因素与因素之间的联系 step 1.确定母序列 反应系统行为特征的数据序列，类似因变量\(Y\)​，有 \[ Y=\begin{bmatrix}y_1,y_2,\cdots,y_n\end{bmatrix}^T \] 2.确定子序列 子序列（又称比较序列、子指标） 影响系统行为的因素组成的数数据序列

模糊综合评价算法 处理现实的数学模型： 确定性数学模型 随机性数学模型 模糊性模型 模糊集合：与经典集合不同，没有互斥性与确定性 用隶属函数来刻画这个程度：$ _{A} (x) $，越接近于\(1\)代表越属于该集合，反之；\(\mu _{A}(x)=0.5\)时，模糊性最大 模糊集合的表示方法 当论域X为有限集时，记\(X={x_{1}, x_{2}, ..., x_

熵权法 一种比较客观的，得到权重的方法 依据的原理：指标的变异程度越小，所反映的信息量也越少，其对应的权值也应该越低。 步骤 1.数据标准化 矩阵标准化之后为\(Z\)，满足 \[ z_{ij} = \frac{x_{ij}}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n} x_{ij}}} \] 若存在负数，则 \[ \tilde{Z} = \frac{x - \min\{x_{1j}

split方法用于将一个字符串分割成多个小的子字符串，并返回一个列表 123persons = "Mike Jerry Tom"result = persons.split() # 将字符串使用默认分隔符（空格）拆分成多个小的子字符串print(result) # 输出: ['Mike', 'Jerry', 'Tom&#x

TOPSIS 法 基本思想 衡量综合条件最好：距离最好点最近/距离最差点最远 计算多目标距离理想解与反理想解的距离，得到贴近度∈(0,1)。 步骤 将原始矩阵正向化 把所有指标都转换为越大越好 指标名称 指标特点 极大型（效益型）指标 越大（多）越好 极小型（成本型）指标 越小（少）越好 中间型指标 越接近某个值越好