Problem C: 默认参数:求圆面积

本文介绍了一个C++函数,该函数用于计算圆的面积,并带有默认参数以支持未指定半径的情况。同时提供了输入输出示例及完整的代码实现。

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Description

编写一个带默认值的函数,用于求圆面积。其原型为:

double area(double r=1.0);

当调用函数时指定参数r,则求半径为r的圆的面积;否则求半径为1的圆面积。

其中,PI取值3.14。

Input

一个实数,是圆的半径。

Output

输出有2行。第一行是以输入数值为半径的圆面积,第二行是半径为1的圆面积。

Sample Input

19

Sample Output

1133.54 3.14

HINT

Append Code

int main()
{
     double r;
     cin>>r;
     cout<<area(r)<<endl;
     cout<<area()<<endl;
     return 0;
}
 
代码
#include <iostream>

using namespace std;
double area(double r=1.0)
{
    const double PI=3.14;
    return PI*r*r;
}
int main()
{
    double r;
    cin>>r;
    cout<<area(r)<<endl;
    cout<<area()<<endl;
    return 0;
}


 

转载于:https://www.cnblogs.com/go-ahead-TT/p/6694376.html

解释代码 data=readtable('D:\shuju\附件一:老城街区地块信息.xlsx'); data.Properties.VariableNames = {'PlotID', 'CourtyardID', 'PlotArea', 'CourtyardArea', 'Orientation', 'HasResident'}; % Step 2: 定义补偿参数 max_area_increase = 0.30; % 最大面积补偿比例为30% compensation_budget = 200000; % 每位居民的修缮预算上限为20万元 % 为了简化,给每个方位赋予一个数字值,方便计算采光补偿 orientation_values = containers.Map({'南', '北', '东', '西'}, [1, 2, 3, 4]); % 为方位定义数值 % Step 3: 定义地块之间的毗邻关系 % Step 3: 定义地块之间的毗邻关系 adjacency = containers.Map( ... {11, 13, 17, 7, 5, 20, 22, 26, 38, 52, 56, 58, 63, 66, 71, 75, 77, 81, 85, 98, 92, 96}, ... { [12], [15], [18], [107], [107], [21], [23], [37], [51], [53], [57], [59], [64], [70], [72], [76], [78], [82, 83], [91], [104], [95], [97] }); % Step 4: 循环遍历每个地块,计算每户居民的补偿 n = height(data); % 地块的总数 compensations = zeros(n, 3); % 初始化一个矩阵,用于存储面积、采光和修缮的补偿 for i = 1:n % Step 4.1: 面积补偿 current_area = data.PlotArea(i); % 当前地块的面积 max_area = current_area * (1 + max_area_increase); % 允许的最大面积(当前面积 + 30%) compensations(i, 1) = max_area - current_area; % 面积补偿为最大面积减去当前面积 % Step 4.2: 采光补偿 orientation = data.Orientation{i}; % 获取当前地块的方位 original_orientation_value = orientation_values(orientation); % 获取当前地块方位的数值 % 假设新的地块采光情况与原地块相同,这里是简化的采光补偿逻辑 new_orientation_value = original_orientation_value; % 默认假设新地块采光值不低于原地块 compensations(i, 2) = max(0, original_orientation_value - new_orientation_value); % 确保新的采光不低于原地块 % Step 4.3: 修缮补偿 if compensations(i, 1) > 0 || compensations(i, 2) > 0 % 如果面积或采光补偿有变化,假设修缮费用与补偿成正比 repair_cost = compensations(i, 1) * 500 + compensations(i, 2) * 200; % 简化的修缮费用模型 repair_cost = min(repair_cost, compensation_budget); % 修缮费用不能超过预算上限 compensations(i, 3) = repair_cost; % 存储修缮费用 end end % Step 5: 定义优化模型,最大化腾出的空地块的面积 % 我们将创建一个决策变量x,表示是否搬迁某一住户,1表示搬迁,0表示不搬迁 x = optimvar('x', n, 'Type', 'integer', 'LowerBound', 0, 'UpperBound', 1); % 定义目标函数:最大化腾出的空地块的总面积 objective = sum(x .* data.PlotArea); % 目标是搬迁后腾出的地块面积总和 % Step 6: 定义约束条件,确保相邻的地块搬迁一起 % Step 6: 定义约束条件,确保相邻的地块搬迁一起 constraints = []; for i = 1:n if isKey(adjacency, i) % 只有当地块 i 在邻接关系中时,才检查其毗邻关系 adj_blocks = adjacency(i); % 获取地块 i 的毗邻地块 for j = adj_blocks if j > i % 只检查一次,避免重复 % 添加约束,确保 i 和 j 一起搬迁 constraints = [constraints, x(i) == x(j)]; end end end end % Step 7: 解优化问题 % 创建优化问题 problem = optimproblem('Objective', objective); % 将约束添加到优化问题中 problem.Constraints = constraints; % 解优化问题,获取最优解 [sol, fval] = solve(problem); % 获取最优解和最优目标值 % 显示结果 fprintf('腾出的空地块总面积: %f\n', fval); % 打印最终腾出的空地块总面积 disp('最终的搬迁计划:'); disp(sol.x); % 显示每个居民的搬迁决策(0为不搬迁,1为搬迁)
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06-14
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