嘻唰唰第五批之三 抽象基类

本文详细介绍了如何使用C++类模板和友元函数来实现不同几何形状(矩形、圆、三角形)的面积计算,并通过输入参数动态选择计算对象类型。重点展示了指针作为参数时的错误案例以及使用引用解决的方法。

问题及代码

 

#include <iostream>
#include<iomanip>
using namespace std;
class Shape
{
public:
    virtual void area() {}
};
class Rectangle:public Shape
{
    float a,b;
public:
    Rectangle(double i,double j):a(i),b(j) {}
    friend Shape printArea(Shape&p);
    void area()
    {
        cout<<a*b<<endl;
    }
};
class Circle:public Shape
{
    float r;
public:
    Circle(float i):r(i) {}
    friend Shape printArea(Shape&p);
    void area()
    {
        cout<<3.1415926*r*r<<endl;
    }
};
class Triangle:public Shape
{
    float w,h;
public:
    Triangle(double i,double j):w(i),h(j) {}
    friend Shape printArea(Shape&p);
    void area()
    {
        cout<<w*h/2<<endl;
    }
};
Shape printArea(Shape &p)
{
    p.area();
}
int main()
{
    float r,a,b,w,h;
    cout<<fixed<<setprecision(2);
    cin>>r;
    Circle circle(r);
    cout<<"area of circle = ";
    printArea(circle);
    cin>>a>>b;
    Rectangle rectangle(a,b);
    cout<<"area of rectangle = ";
    printArea(rectangle);
    cin>>w>>h;
    Triangle triangle(w,h);
    cout<<"area of triangle = ";
    printArea(triangle);
    return 0;
}


可使用指针做形参为什么就错了呢??

还好最后我灵机一动用了引用一试,嘿,对了。。。

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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