第九周项目三-人数不定的工资类

本文介绍了一个简单的职工工资管理系统的设计与实现。系统使用C++语言开发,能够处理不定数量的职工工资数据,支持工资输入及显示功能。
/*
 *Copyright(c)2016,烟台大学计算机与控制工程学院
 *All rights reserved
 *文件名称:123.cpp
 *作    者:王蕊
 *完成日期:2016年4月24日
 *版 本 号:v1.0
 *
 *问题描述:设计一个工资类(Salary),其中的数据成员包括职工人数(number,人数不定)和number个职工的工资salary,要求输入职工工资并逐个输出。
 *输入描述:
 *程序输出:
*/
#include<iostream>
using namespace std;
class Salary
{
public:
    Salary(int n);  //n为职工人数,初始化时完成空间的分配
    ~Salary();      //析构函数中释放初始化时分配的空间
    void input_salary();
    void show_salary();
private:
    double *salary;
    int number;
};
Salary::Salary(int n)//n为职工人数,初始化时完成空间的分配
{
    number=n;   //根据职工人数,确定分配空间的大小
    salary=new double[number];
}
Salary::~Salary()    //析构函数中释放初始化时分配的空间
{
   delete [] salary;  //根据职工人数,确定分配空间的大小

}
void Salary::input_salary()
{
    int i;
    for(i=0;i<number;i++)
    {
        cin>>salary[i];
    }
}
void Salary::show_salary()
{
    int i;
    cout<<"职员的工资单是:";
    for(i=0;i<number;i++)
    {
        cout<<salary[i]<<" ";
    }
}
int main()
{
    Salary s(10);
    s.input_salary();
    s.show_salary();
    return 0;
}

运行结果:


【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI完整复现】【DRCC】考虑N-1准则的分布鲁棒机会约束低碳经济调度(Matlab代码实现)》的技术资源,聚焦于电力系统中低碳经济调度问题,结合N-1安全准则与分布鲁棒机会约束(DRCC)方法,提升调度模型在不确定性环境下的鲁棒性和可行性。该资源提供了完整的Matlab代码实现,涵盖建模、优化求解及仿真分析全过程,适用于复杂电力系统调度场景的科研复现与算法验证。文中还列举了大量相关领域的研究主题与代码资源,涉及智能优化算法、机器学习、电力系统管理、路径规划等多个方向,展示了广泛的科研应用支持能力。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源调度、智能电网相关工作的工程师。; 使用场景及目标:①复现高水平期刊(如EI/SCI)关于低碳经济调度的研究成果;②深入理解N-1安全约束与分布鲁棒优化在电力调度中的建模方法;③开展含新能源接入的电力系统不确定性优化研究;④为科研项目、论文撰写或工程应用提供可运行的算法原型和技术支撑。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的网盘资源,下载完整代码与案例数据,按照目录顺序逐步学习,并重点理解DRCC建模思想与Matlab/YALMIP/CPLEX等工具的集成使用方式,同时可参考文中列出的同研究方向拓展研究思路。
内容概要:本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的电力负荷预测项目,采用K近邻回归(KNN)算法进行建模。项目从背景意义出发,阐述了电力负荷预测在提升系统效率、优化能源配置、支撑智能电网和智慧城市建设等方面的重要作用。针对负荷预测中影响因素多样、时序性强、数据质量差等挑战,提出了包括特征工程、滑动窗口构造、数据清洗与标准化、K值与距离度量优化在内的系统性解决方案。模型架构涵盖数据采集、预处理、KNN回归原理、参数调优、性能评估及工程部署全流程,并支持多算法集成与可视化反馈。文中还提供了MATLAB环境下完整的代码实现流程,包括数据加载、归一化、样本划分、K值选择、模型训练预测、误差分析与结果可视化等关键步骤,增强了模型的可解释性与实用性。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础和机器学习基础知识,从事电力系统分析、能源管理、智能电网或相关领域研究的研发人员、工程师及高校师生;适合工作1-3年希望提升实际项目开发能力的技术人员; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,辅助电网调度与发电计划制定;②作为教学案例帮助理解KNN回归在实际工程中的应用;③为新能源接入、需求响应、智慧能源系统提供数据支持;④搭建可解释性强、易于部署的轻量级预测模型原型; 阅读建议:建议结合MATLAB代码实践操作,重点关注特征构造、参数调优与结果可视化部分,深入理解KNN在时序数据中的适应性改进方法,并可进一步拓展至集成学习或多模型融合方向进行研究与优化。
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