再做文件读写——涨工资了

/*
* 程序的版权和版本声明部分
* Copyright (c)2012, 烟台大学计算机学院学生
* All rightsreserved.
* 文件名称: fun.cpp
* 作 者:王飞
* 完成日期:2013 年6月 14日
* 版本号: v1.0
* 对任务及求解方法的描述部分:类与职工工资
* 输入描述:略
* 问题描述:略
* 程序输出:如下
*/

#include <iostream>
#include <stdlib.h>
#include <fstream>

using namespace std;

int number=0;

class Salary{
public:
    void read_in();
	void add();
	void sort();
	void print();
	void Save();
private:
	double salary[600];
};

void Salary::read_in()          //读取数据
{
    ifstream infile("salary.txt",ios::in);
    if(!infile)
    {
        cerr<<"open error!"<<endl;
        exit(1);
    }
    while(!infile.eof())
   {
       infile>>salary[number];
       number++;
   }
   infile.close();

}

void Salary::print()
{
  for(int i=0;i<number;i++)
  {                    //定义输出
        cout<<salary[i]<<endl;
  }
}

void Salary::add()
{
	for(int i=0;i<number;i++)
	{
		salary[i]*=2;                         //工资翻倍

	}
}

void Salary::sort()
{                                       //冒泡排序
	double t;
    for(int i=0;i<number-1;i++)
    {
		for(int j=0;j<number-i-1;j++)
		{
		if(salary[j]>salary[j+1])
		{
			t=salary[j+1];
			salary[j+1]=salary[j];
			salary[j]=t;
		}
		}
	}
}

void Salary::Save()
{
   ofstream outfile ("ordered_salary.txt",ios::out);              //依次写入文件
    if(!outfile)
    {
        cerr<<"open error!"<<endl;
        exit(1);
    }
    for(int i=0;i<number;i++)
    {
        outfile<<salary[i]<<endl;
    }
	outfile.close();
}

int main()
{

    Salary  n;
    n.read_in();
    cout<<"每个员工涨工资之后:"<<endl;
    n.add();
    cout<<"涨后工资排序后:"<<endl;
    n.sort();
    n.print();
    n.Save();
    system("PAUSE");

}


 

心得体会:

在过程中,由于是:

导致文件读取出错,应该是先读取再   number++   。错误不可怕,可怕的是面对错误失去信心!

 

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,重点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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