第十三周项目一 动物叫声 2

本文介绍了一个使用C++实现的动物叫声模拟程序。该程序通过面向对象的方法定义了多个动物类,包括Mouse、Cat、Dog和Giraffe等,并实现了各自的叫声特征。程序展示了多态性的应用,通过基类指针调用派生类的方法。

问题及代码

/*  
ALL rights reserved.                          
*文件名称: 初学对象13                      
作者:李长鸿                       
*完成时间:2015.6.3                
*问题描述: 动物叫                  
*/    
#include<iostream>
using namespace std;
class Animal
{
    string name;
    char sex;
public:
    Animal(string n="Tom",char s='f'):name(n),sex(s) {}
    void print()
    {
        cout<<"大家好,我的名字是:"<<name<<"; ";
        if(sex=='f')
            cout<<"人家是女孩"<<"; ";
        else cout<<"我是小小男子汉"<<"; ";

    }
    virtual void cry()
    {
        cout<<"不知哪种动物,让我如何学叫?"<<endl;
    }
};
class Mouse:public Animal
{

public:
    Mouse(string n,char s='f'):Animal(n,s) {}
    void cry()
    {
        cout<<"动物为:mouse"<<": ";
        print();
        cout<<"我的叫声为:吱"<<endl;
    }
};
class Cat:public Animal
{
    string name;
    char sex;
public:
    Cat(string n,char s='f'):Animal(n,s) {}
    void cry()
    {
        cout<<"动物为:cat"<<": ";
        print();
        cout<<"我的叫声为:喵"<<endl;
    }
};
class Dog:public Animal
{
    string name;
    char sex;
public:
    Dog(string n,char s='f'):Animal(n,s) {}
    void cry()
    {
        cout<<"动物为:dog"<<": ";
        print();
        cout<<"我的叫声为:汪"<<endl;
    }
};
class Giraffe:public Animal
{
    string name;
    char sex;
public:
    Giraffe(string n,char s='f'):Animal(n,s) {}
    void cry()
    {
        cout<<"动物为:giraffe"<<": ";
        print();
        cout<<"我的叫声为:sorry,我脖子太长,发不出叫声"<<endl;
    }
};
int main( )
{
    Animal *p;
    //p = new Animal();
    //p->cry();
    Mouse m1("Jerry",'m');
    p=&m1;
    p->cry();
    Mouse m2("Jemmy",'f');
    p=&m2;
    p->cry();
    Cat c1("Tom");
    p=&c1;
    p->cry();
    Dog d1("Droopy");
    p=&d1;
    p->cry();
    Giraffe g1("Gill",'m');
    p=&g1;
    p->cry();
    return 0;
}


【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函数设计、开放集与关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于系列路径规划技术的部分,涵盖多种智能优化算法与其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现与算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法与螺旋策略的切换逻辑与条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进步掌握算法适应性与优化方向。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值