第5周项目2-我的数组类

/*  
*copyright (c)2014,烟台大学计算机学院  
*All rights reserved  
*文件名称:project.cpp  
*作者:孙春红  
*完成日期:2015年4月13日  
*版本号:v1.0  
*  
*问题描述:下面的程序,因为存在指针类型的数据成员,
需要能完成深复制的构造函数。请补充完整构造函数和析构函数
(其他不必动)。其中,构造函数要完成下面三个任务:
(1)为各成员函数赋值,按照深复制原则,其中arrayAddr应该是为
保存数据新分配的连续空间的首地址;
(2)MyArray(int *a, int n)中,要将a指向的数组中的数值,逐
个地复制到新分配的arrayAddr指向的空间中;
(3)getMax( )函数采取的策略是直接返回max
(所以,计算max的工作,由构造函数完成)
*输入描述:略。  
*程序输出:略。  
*/  
#include<iostream>
using namespace std;
class MyArray
{
private:
    int *arrayAddr; //保存一个有len个整型元素的数组的首地址
    int len;       //记录动态数组的长度
    int max;       //动态数组中的最大值(并非动态数组中必须要的数据成员)
public:
    MyArray(int *a, int n);
    ~MyArray();
    int getValue(int i);   //获得数组中下标为i的元素的值
    int getLen();          //返回数组长度
    int getMax( );         //返回数组中的最大值
};
int MyArray::getValue(int i){   //获得数组中下标为i的元素的值
    return arrayAddr[i];
}
int MyArray::getLen(){   //返回数组长度
    return len;
}
int MyArray::getMax( ) {  //返回数组中的最大值
    return max;
}
MyArray::MyArray(int *a,int n)
{
    len=n;
    arrayAddr=new int [n];
    arrayAddr=a;
    max=0;
    for (int i=0;i<n;i++)
    {
        if (*(a+i)>max)
            max=*(a+i);
    }
}
MyArray::~MyArray()
{
    delete []arrayAddr;
}
int main(){
    int b[10]= {75, 99, 90, 93, 38, 15, 5, 7, 52, 4};
    MyArray r1(b,10);
    cout<<"最大值:"<<r1.getMax()<<endl;
    int c[15] = {18,68,10,52,3,19,12,100,56,96,95,97,1,4,93};
    MyArray r2(c,15);
    int i,s=0;
    for(i=0; i<r2.getLen(); i++)
        s+=r2.getValue(i);
    cout<<"所有元素的和为:"<<s<<endl;
    return 0;
}


运行结果:

知识点总结:

学会为指针数组开辟空间,同时理解深复制的构造函数,学会深复制是在什么时候使用以及如何用。

学习心得:

在开辟空间时出现了一个大大的错误,并且在给数组赋初值时,出现了小错误。

内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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