警察与厨师

本文通过具体的C++代码示例介绍了面向对象编程的基本概念,包括类的定义、继承和多态等特性,并展示了如何使用这些特性来解决实际问题。
/*


*copyright (t) 2016,烟台大学计算机学院


*All rights reserved.


*文件名称:test.cpp


*作者:徐伟


*完成日期:2016年6月15日


*版本号:v1.0


*问题描述:
【项目-警察和厨师】
 (1)根据下面的类图,定义各个类:
  要求:
各个成员函数,只要输出相关的信息即可,暂不深究其业务功能
请为各个类增加构造函数
在实现中,可以增加需要的其他函数
自行编制main函数,完成初步的测试


*输入描述:无


*程序输出:如图片所示


*/


#include <iostream>
using namespace std;






class Person
{
public:
    Person(int, string);
    string getName(){return name;}
private:
    int age;
    string name;
};
Person::Person(int a, string n):age(a), name(n) {}








class Police: public Person
{
public:
    Police(int a, string n,int l,Person);
    void arrest(Person);
    void show();
private:
    int level; //级别
    Person leader;  //领导
};
Police::Police(int a, string n, int l, Person p):Person(a,n),level(l),leader(p) {}
void Police::arrest(Person p)
{
    cout<<"Police "<<getName()<<" arrest " <<p.getName()<<endl;
    cout<<"Police "<<getName()<<" now is " <<level<<" level ."<<endl;
}
void Police::show()
{
    cout<<"Police "<<getName()<<", leader is " <<leader.getName()<<endl;
}








class Cook: public Person
{
public:
    Cook(int a, string n, double s,Police p);//前三个厨师自己的,后三个警察的,最后两个是领导的。
    void getCake(int);
    void show();
private:
    double salary; //薪水
    Police protector;  //厨师小店的片区警察
};
Cook::Cook(int a, string n, double s,Police p):
Person(a,n),salary(s),protector(p) {}
void Cook::getCake(int n)
{
    cout<<"Cook "<<getName()<<" gave me " <<n<<" cakes."<<endl;
}
void Cook::show()
{
    cout<<"Cook "<<getName()<<" is protected by Police "<<protector.getName()<<endl;
}






int main()
{
    Person tom(120,"Tom");
    Police jack(30,"Jack",2,tom);
    Cook john(24,"John",5000,jack);
    john.getCake(10);
    john.show();
    jack.arrest(tom);
    jack.show();
    return 0;
}
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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