C++上机题目复习及答案2.doc
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第十周上机题目
题目：
建立一个矩阵类Array，存储一个n×n矩阵并能完成矩阵转置运算。要求如下：
私有成员数据
int *x：指向存储一个n×n矩阵值的内存区域（二维数组作为一维数组存储）
int n：存储矩阵行数
公有成员函数
构造函数：用参数指定的值或缺省值3初始化n，并用n的值为矩阵动态申请内存空间；
析构函数：释放对象存储矩阵时占用的内存空间；
viod input(int *a)：将一个矩阵赋值给对象中的数组。
void print()：按行输出矩阵的值。
void change()：转置矩阵。
编写一个程序测试该类。定义对象A，将一个矩阵存入A中，并输出矩阵的值，转置对象A中的矩阵并输出，使用以下测试数据：
A＝ A转置后的矩阵＝
#includeiostream.h
#define N 3
class Array{
int *x; //指向存储一个n×n矩阵值的内存区域（二维数组作为一维数组存储）
int n; //存储矩阵行数
public:
Array(int s=3){
n=s;
x=new int[N*N];
}
void input(int *a);//将一个矩阵赋值给对象中的数组。
void print();//按行输出矩阵的值。
void change();//转置矩阵。
~Array(){
if(x) delete []x;
}
};
void main(){
int a[N][3];
int i,j;
cout请输入N*N的矩阵endl;
for(i=0;iN;i++){
for(j=0;jN;j++)
cina[i][j];
}
Array d(N);
d.input(a[0]);
cout原始数组为：\n;
d.print();
d.change();
cout转置后的数组为：\n;
d.print();
}
void Array::input(int *a){
for(int i=0;iN*N;i++)
x[i]=*a++;
}
void Array::print(){
for(int i=0;iN*N;i++)
((i+1)%3)?coutx[i]\t:coutx[i]endl;
}
void Array::change(){
int temp;
for(int i=0;iN;i++)
for(int j=0;ji;j++){
temp=x[i*N+j];
x[i*N+j]=x[j*N+i];
x[j*N+i]=temp;
}
}
编程题
模拟人脑神经网络的神经元结构模型如下图所示：
其中，xi表示输入信号，wi表示输入信号的加权系数，y表示神经元的输出，它们的之间的关系为：
这里，∑表示各项的和，exp（z）为求z的自然指数值ex的函数，包含在头文件math.h中，其函数原型为double exp(double z)。
试定义一个NN类实现上述模型。具体要求如下：
私有成员
float x[5]，dt：数组x和数组w分别存放输入信号xi及其加权系数wi；dt存放非零参数σ。
double y：神经元的突出。
公有成员：
NN（float t[ ] , float d）用数组t初始化加权系统wi，用d初始化dt。
void fun(float t[ ])：用数组t初始化xi，并根据上述公式计算y的值。
void print( )：输出输入信号和输出信号的值
在主函数中，用输入信号{1.2，3.5 , 2.3 , 3.2 , 2.8 } 以及加权系数{ o.5 , 0.8 , 1.2 , 1.8 , 1.1 }对该类进行测试。
#includeiostream.h
#includemath.h
class NN{
float x[5],w[5],dt;
double y;
public:
NN(float t[],float d);//用数组t初始化加权系统wi，用d初始化dt。
void fun(float t[]); //用数组t初始化xi，并根据上述公式计算y的值。
void print( ); //输出输入信号和输出信号的值
};
void main(){
float a[5]={1.2,3.5,2.3,3.2,2.8};
float b[5]={0.5,0.8,1.2,1.8,1.1};
NN t(b,0.2);
t.fun(a);
t.print();
}
NN::NN(float t[],float d){
for(int i=0;i5;i++)
w[i]=t[i];
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