炫耀下今天自己完成的程序11

本文介绍了一个使用 C++ 实现的设备类,该类包含静态成员变量用于跟踪所有实例的总价值,并提供了复制构造函数、设置值的方法及输出设备详细信息的功能。通过示例展示了如何创建设备对象并更新其属性。

#include<iostream.h>
#include<string.h>
class Device
{
    int Did;
 char *Dname;
 char Dmaker[10];
 double Dprice;
 int Dstock;
public:
 
 Device(int id,char name[10],char maker[10],double price,int stock)
 {
  Dname=new char[10];
  Did=id;strcpy(Dname,name);strcpy(Dmaker,maker);Dprice=price;Dstock=stock;
  Dvalue=Dvalue+Dprice*Dstock;
 }
  Device(Device &d)
 {
  Dname=new char[10];
  Did=d.Did;strcpy(Dname,d.Dname);strcpy(Dmaker,d.Dmaker);Dprice=d.Dprice;Dstock=d.Dstock;
  Dvalue=Dvalue+d.Dprice*d.Dstock;
 }
 ~Device(){delete Dname;}
 
 static double Dvalue;
 
    void output()
 {
  cout<<"编号:"<<Did<<"设备:"<<Dname<<"厂商:"<<Dmaker<<"单价"<<Dprice<<"数量"<<Dstock<<endl;
 }
 
 
   void setvalue(int id,char name[10],char maker[10],double price,int stock)
 {
    Dvalue=Dvalue-Dprice*Dstock;
    Dname=new char[10];
    Did=id;strcpy(Dname,name);strcpy(Dmaker,maker);Dprice=price;Dstock=stock;
       Dvalue=Dvalue+Dprice*Dstock;
  
 }
    
 static void songz()
 {cout<<"设备总价值是:"<<Dvalue<<endl;}
};
double Device::Dvalue=0;
void main()
{
  
 Device d1(1001,"computer","lenovo",4000,20);
 Device d2(d1);
 d1.output();
    d2.output();
 Device::songz();
 
 cout<<"价格和数量修改后:"<<endl;
    d1.setvalue(1002,"computer","susu",4000,10);
     d1.songz();


 
}

转载于:https://www.cnblogs.com/javaexam2/archive/2010/12/02/2632638.html

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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