1.经过以下栈运算后，x的值是（）。
InitStack(s);Push(s,'a');Push(s,'b');Pop(s,x);Gettop(s,x);A.aB.bC.1D.02．循环队列存储在数组A[0..m]中，则入队时的操作为（）。
A．rear=rear+1B.rear=(rear+1)mod(m-1)C.rear=(rear+1)modmD.rear=(rear+1)mod(m+1)3.栈和队列的共同点是（）。
A．都是先进先出B．都是先进后出C．只允许在端点处插入和删除元素D．没有共同点4.若用一个大小为6的数组来实现循环队列，且当rear和front的值分别为0和3。
当从队列中删除一个元素，再插入两个元素后，rear和front的值分别为：（）。
A．1和5B．2和4C．4和2D．5和15.程序填顺序循环队列的类型定义如下：typedefintET;typedefstruct{ET*base;intFront;intRear;intSize;}Queue;QueueQ;队列Q是否“满”的条件判断为（C）。
A．(Q.Front+1)=Q.RearB．Q.Front=(Q.Rear+1)C．Q.Front=(Q.Rear+1）%Q.sizeD．(Q.Front+1)%Q.Size=(Q.Rear+1）%Q.size6.若进栈序列为1，2，3，4，进栈过程中可以出栈，则（）不可能是一个出栈序列。
A．3，4，2，1B．2，4，3，1C．1，4，2，3D．3，2，1，47.向顺序存储的循环队列Q中插入新元素的过程分为三步：（）。
A．进行队列是否空的判断，存入新元素，移动队尾指针B．进行队列是否满的判断，移动队尾指针，存入新元素C．进行队列是否空的判断，移动队尾指针，存入新元素D．进行队列是否满的判断，存入新元素，移动队尾指针8.关于栈和队列，（）说法不妥。
A.栈是后进先出表B.队列是先进先出表C.递归函数在执行时用到栈D.队列非常适用于表达式求值的算符优先法9.若用数组S[0..m]作为两个栈S1和S2的共同存储结构，对任何一个栈，只有当S全满时才不能作入栈操作。
为这两个栈分配空间的最佳方案是（）。
A．S1的栈底位置为0，S2的栈底位置为mB．S1的栈底位置为0，S2的栈底位置为m/2C．S1的栈底位置为1，S2的栈底位置为mD．S1的栈底位置为1，S2的栈底位置为m/2二、程序填空题（没特别标注分数的空的为3分，共23分）。
1.下面的算法是将一个整数e压入堆栈S，请在空格处填上适当的语句实现该操作。
typedefstruct{int*base;int*top;intstacksize;}SqStack;intPush(SqStackS,inte){if(S.top-S.base＞=S.stacksize){S.base=(int*)realloc(S.base,(S.stacksize+1)*sizeof(int));if(!S.base){printf(“NotEnoughMemory!\n”);return(0);

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简单的遗传算法，计算函数最值.functionga_main()%遗传算法程序%n--种群规模%ger--迭代次数%pc---交叉概率%pm--变异概率%v--初始种群（规模为n）%f--目标函数值%fit--适应度向量%vx--最优适应度值向量%vmfit--平均适应度值向量clearall;closeall;clc;%清屏tic;%计时器开始计时n=20;ger=100;pc=0.65;pm=0.05;%初始化参数%以上为经验值，可以更改。
%生成初始种群v=init_population(n,22);%得到初始种群，22串长，生成20*22的0-1矩阵[N,L]=size(v);%得到初始规模行，列disp(sprintf('Numberofgenerations:%d',ger));disp(sprintf('Populationsize:%d',N));disp(sprintf('Crossoverprobability:%.3f',pc));disp(sprintf('Mutationprobability:%.3f',pm));%sprintf可以控制输出格式%待优化问题xmin=0;xmax=9;%变量X范围f='x+10*sin(x.*5)+7*cos(x.*4)';%计算适应度，并画出初始种群图形x=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);"位二进制换成十进制，%冒号表示对所有行进行操作。
fit=eval(f);%eval转化成数值型的%计算适应度figure(1);%打开第一个窗口fplot(f,[xmin,xmax]);%隐函数画图gridon;holdon;plot(x,fit,'k*');%作图,画初始种群的适应度图像title('(a)染色体的初始位置');%标题xlabel('x');ylabel('f(x)');%标记轴%迭代前的初始化vmfit=[];%平均适应度vx=[];%最优适应度it=1;%迭代计数器%开始进化whileit＜=ger%迭代次数0代%Reproduction(Bi-classistSelection)vtemp=roulette(v,fit);%复制算子%Crossoverv=crossover(vtemp,pc);%交叉算子%Mutation变异算子M=rand(N,L)＜=pm;%这里的作用找到比0.05小的分量%M(1,:)=zeros(1,L);v=v-2.*(v.*M)+M;%两个0-1矩阵相乘后M是1的地方V就不变，再乘以2.NICE!!确实好！！！把M中为1的位置上的地方的值变反%这里是点乘%变异%Resultsx=decode(v(:,1:22),xmin,xmax);%解码，求目标函数值fit=eval(f);%计算数值[sol,indb]=max(fit);%每次迭代中最优目标函数值，包括位置v(1,:)=v(indb,:);%用最大值代替fit_mean=mean(fit);%每次迭代中目标函数值的平均值。
mean求均值vx=[vxsol];%最优适应度值vmfit=[vmfitfit_mean];%适应度均值it=it+1;%迭代次数计数器增加end

通过实现MATLAB图像处理实现螺纹识别源程序代码I=edge(I,'canny');%边缘检测，得到螺纹的波形[m,n]=size(I);%计算图像的尺寸I=I(20:m-20,20:n-20);%把图像的边角去掉，留下有用的部分[m,n]=size(I);%计算去掉边角之后的图像尺寸figureimshow(I)%显示去掉边角之后的图像title('螺纹波形')%把白色像素点的位置得到（像素为1的点的坐标）N=1;%计数器fori=1:mforj=1:nifI(i,j)==1x(N)=i;%保存白色像素的横坐标xy(N)=j;%保存白色像素的纵坐标yN=N+1;%计数器+1endendend

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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。