利用函数模板求4个数的和。 部分代码已给定如下,只需要提交缺失的代码

本文探讨了C++中模板函数的应用,通过一个求和函数的实现,展示了如何使用模板参数来处理不同类型的数值加法。该函数可以接受四种基本类型:unsigned char, int, double,并返回它们的和。通过使用C++标准输入输出流,实现了不同类型数据的输入和输出。

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#include <iostream>
using namespace std;
/*
  补充缺少代码
*/

template<typename Groap> Groap sum(Groap a,Groap b,Groap c,Groap d)
{
	return a+b+c+d;
}
int main()
{
    double result;
    unsigned char c1,c2,c3,c4;
    cin>>c1>>c2>>c3>>c4;
    result = sum<unsigned char>(c1,c2,c3,c4);
    cout<<int(result)<<endl;

    int i1,i2,i3,i4;
    cin>>i1>>i2>>i3>>i4;
    result = sum<int>(i1,i2,i3,i4);
    cout<<result<<endl;

    double d1,d2,d3,d4;
    cin>>d1>>d2>>d3>>d4;
    result = sum<double>(d1,d2,d3,d4);
    cout<<result<<endl;

    return 0;
}

 

### 将现有代码或算法改写为 MATLAB 实现的方法 将现有的代码或算法转换为 MATLAB 的实现通常涉及以下几个方面的考虑: #### 1. **理解原始代码逻辑** 需要深入分析源代码的功能结构,明确其输入、输出以及中间变量的作用。对于复杂算法,可以将其分解为多个子模块逐一处理[^1]。 #### 2. **选择合适的工具箱支持** MATLAB 提供了许多内置函数工具箱来简化特定领域的工作。例如,在数值计算方面可以直接调用 `eig` 函数解特征值问题;而在图像处理中则有 Image Processing Toolbox 支持导向滤波等功能[^4]。 #### 3. **注意数据类型的匹配** 不同编程语言间可能存在显著的数据表示差异。比如 Fortran 中数组默认按列优先存储 (Column-major order),而 MATLAB 默认采用行优先方式(Row-major order)[^2]。因此在移植过程中需特别留意这些细节以免引入错误。 #### 4. **验证结果一致性** 完成初步翻译后应通过测试案例对比新旧版本程序的执行效果是否一致。若有偏差,则应回溯检查可能存在的误解或者遗漏之处[^3]。 以下是针对几种常见场景的具体操作指南: --- #### 示例一:从 C/C++ 到 MATLAB 转换 假设有一段简单的 C++ 循环语句如下所示: ```cpp for(int i=0;i<n;i++) { sum += array[i]; } ``` 对应的 MATLAB 版本可写作: ```matlab sum = 0; for i = 1:n % 注意索引起始位置调整至1 sum = sum + array(i); end ``` 值得注意的是,尽管上述例子展示了逐行对应关系,但在实际应用当中往往推荐利用矢量化运算进一步提升效率。 --- #### 示例二:Fortran 至 Matlab 的迁移注意事项 考虑到两者之间语法习惯上的区别较大,尤其是矩阵操作部分尤为明显。下面展示了一种典型情况下的转化过程——即如何手动编写一个不依赖于内建命令(e.g., eig())却能完成相似功能的小型例程: 原 FORTRAN77 片段(假定已省略无关声明): ```fortran DO I=1,N DO J=1,N A(I,J)=A(J,I)+B(I)*C(J) END DO END DO ``` 相应的MATLAB表达形式可能是这样的: ```matlab for i = 1:N for j = 1:N A(i,j) = A(j,i) + B(i)*C(j); end end ``` 当然这里仅作为教学演示之用途,并未充分考量性能优化等问题。 --- #### 示例三:高级算法实例 - 白鲸优化(BWO) 给定了关于白鲸行为模拟的一套伪码描述之后,我们可以尝试按照既定框架搭建起完整的解决方案。以下是从零构建的一个基础模板: ```matlab function [bestPosition,bestScore]=bwoAlgorithm(maxIteration,populationSize,dimension,... lowerBound,upperBound,fobj) % 初始化种群... positions=rand(populationSize,dimension).*(upperBound-lowerBound)+lowerBound; ... while currentIteration<=maxIteration ... % 更新个体位置... newPositions=updateWhalePositions(positions,...); ... end end function updatedPos=updateWhalePositions(currentPositions,...) % 此处定义具体移动规则... end ``` 以上仅为示意性质的内容片段集合,请根据实际情况补充完善各环节缺失要素。 ---
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