负数中的运算付重载(1)


*Copyright (c) 2014,烟台大学计算机学院

*All right reserved.

*文件名称:test.cpp

*作    者:韩双志

*完成日期:2016年5月23日

*版本号:v1.0

*

*问题描述:请用类的成员函数,定义复数类重载运算符+、-、*、/,使之能用于复数的加减乘除

*输入描述:无;

*输出描述:输出加,减,乘,除,后的结果

/*

#include<iostream>
#include<Cmath>
using namespace std;
class Complex
{
public:
    Complex(){real=0;imag=0;}
    Complex(double r,double i){real=r; imag=i;}
    Complex operator+(const Complex &c2);
    Complex operator-(const Complex &c2);
    Complex operator*(const Complex &c2);
    Complex operator/(const Complex &c2);
    void display();
private:
    double real;
    double imag;
};
Complex Complex::operator+(const Complex &c2)
{
    Complex c;
    c.real=real+c2.real;
    c.imag=imag+c2.imag;
    return c;
}
Complex Complex::operator-(const Complex &c2)
{
    Complex c;
    c.real=real-c2.real;
   c.imag=imag-c2.imag;
    return c;

}
Complex Complex::operator*(const Complex &c2)
{
    Complex c;
    c.real=real*c2.real-imag*c2.imag;
    c.imag=imag*c2.real+real*c2.imag;
    return c;
}
Complex Complex::operator/(const Complex &c2)
{
    Complex c;
    c.real=(real*c2.real+imag*c2.imag)/(c2.real*c2.real+c2.imag*c2.imag);
    c.imag=(imag*c2.real-real*c2.imag)/(c2.real*c2.real+c2.imag*c2.imag);
    return c;
}
void Complex::display()
{
    cout<<"("<<real<<","<<imag<<"i)"<<endl;
}
int main()
{
    Complex c1(3,4),c2(5,-10),c3;
    cout<<"c1=";
    c1.display();
    cout<<"c2=";
    c2.display();
    c3=c1+c2;
    cout<<"c1+c2=";
    c3.display();
    c3=c1-c2;
    cout<<"c1-c2=";
    c3.display();
   c3=c1*c2;
    cout<<"c1*c2=";
    c3.display();
    c3=c1/c2;
    cout<<"c1/c2=";
    c3.display();
    return 0;
}

*/

运行结果:

知识点结构

       负数运算符的重载

学习心得

     了解了运算付的重载

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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