第五周项目1-体验常成员函数

本文介绍了一个用于处理平面坐标点的类,包括计算两点间距离、到原点距离及坐标点关于坐标轴和原点的对称点等功能。通过常成员函数确保数据安全性。

设计平面坐标点类,计算两点之间距离、到原点距离、关于坐标轴和原点的对称点等。在设计中,由于求距离、求对称点等操作对原对象不能造成任何改变,所以,将这些函数设计为常成员函数是合适的,能够避免数据成员被无意更改。

/*
* Copyright (c) 2015,烟台大学计算机学院
* All right reserved.
* 作者:邵帅
* 文件:Demo.cpp
* 完成时间:2015年04月08日
* 版本号:v1.0
*/
#include <iostream>
#include <cmath>
using namespace std;
class CPoint
{
private:
    double x;  // 横坐标
    double y;  // 纵坐标
public:
    CPoint(double xx=0,double yy=0);
    double Distance1(CPoint p) const; //两点之间的距离(一点是当前点——想到this了吗?,另一点为p)
    double Distance0() const;          // 到原点(0,0)的距离
    CPoint SymmetricAxis(char style) const;//style取'x','y'和'o'分别表示按x轴, y轴, 原点对称
    void input();  //以x,y 形式输入坐标点
    void output(); //以(x,y) 形式输出坐标点
};
CPoint::CPoint(double xx,double yy):x(xx),y(yy) {};
double CPoint::Distance1(CPoint p) const
{
    double s;
    s=sqrt((p.x-x)*(p.x-x)+(p.y-y)*(p.y-y));
    return s;
}
double CPoint::Distance0() const
{
    return (sqrt(x*x+y*y));
}
CPoint CPoint::SymmetricAxis(char style) const
{
    CPoint p;
    switch (style)
    {
        case 'x':
            p.x=x;
            p.y=-y;break;
        case 'y':
            p.x=-x;
            p.y=y;break;
        case 'o':
            p.x=-x;
            p.y=-y;break;
        default:
            cout<<"Wrong input!"<<endl;
    }
    return p;
}
void CPoint::input()
{
    char ch;
    cout<<"Please input the point(x,y):";
    while(1)
    {
        cin>>x>>ch>>y;
        if (ch==',')
            break;
        cout<<"Wrong style,please input agein."<<endl;
    }
}
void CPoint::output()
{
    cout<<"("<<x<<", "<<y<<")"<<endl;
}

int main() //测试数据,来自贺老
{
    double distance;
    CPoint p1,p2,p;
    cout<<"第1个点p1,";
    p1.input();
    cout<<"第2个点p2,";
    p2.input();
    distance=p1.Distance1(p2);
    cout<<"两点的距离为:"<<distance<<endl;
    distance=p1.Distance0();
    cout<<"p1到原点的距离为:"<<distance<<endl;
    p=p1.SymmetricAxis('x');
    cout<<"p1关于x轴的对称点为:";
    p.output();
    p=p1.SymmetricAxis('y');
    cout<<"p1关于y轴的对称点为:";
    p.output();
    p=p1.SymmetricAxis('o');
    cout<<"p1关于原点的对称点为:";
    p.output();

    return 0;
}


运行结果:


@ Mayuko

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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