定义一个学生类,有学号(Sno)、姓名(name)、年龄(age)等私有属性,拥有共有成员函数来获取和设置学生类的属性;为学生类设计构造和析构函数,分别打印“学生类已创建”和“学生类已销毁”,观察构造和析构函数的执行

tianshanaoxue 2008-04-18 09:35:07
定义一个学生类,有学号(Sno)、姓名(name)、年龄(age)等私有属性,拥有共有成员函数来获取和设置学生类的属性;为学生类设计构造和析构函数,分别打印“学生类已创建”和“学生类已销毁”,观察构造和析构函数的执行
下面是我照葫芦画瓢的程序,不知道对不对。。
#include<cstring>
#include<iostream>

class stud
{
private: int sno,age;
char name;
char sex;
public:
stud(int sn, int a, char n, char s) //构造函数
{
sno = sn;
age = a;
strcpy(name, n);
sex = s;
cout<<"学生类已创建"<<endl;
}
~stud() //析构函数
{
cout<<"学生类已销毁"<<endl;
}
}

编译完有错误。。。\stu.cpp(23) : fatal error C1004: unexpected end of file found
Error executing cl.exe.
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tianshanaoxue 2008-04-18
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,<iostream>和<iostream.h>是不一样,前者没有后缀,实际上,在你的编译器include文件夹里面可以看到,二者是两个文件,打开文件就会发现,里面的代码是不一样的。

后缀为.h的头文件c++标准已经明确提出不支持了,早些的实现将标准库功能定义在全局空间里,声明在带.h后缀的头文件里,c++标准为了和C区别开,也为了正确使用命名空间,规定头文件不使用后缀.h。

因此,当使用<iostream.h>时,相当于在c中调用库函数,使用的是全局命名空间,也就是早期的c++实现;当使用<iostream>的时候,该头文件没有定义全局命名空间,必须使用namespace std;这样才能正确使用cout。
IT_lau 2008-04-18
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楼上的已经很好了,顺便问一下using namespace std;
这句有时要用,但有时不用也可以,#include<iostream.h>
到底是怎么回事??
HelloDan 2008-04-18
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#include <string>
#include <iostream>

using namespace std;


class stud
{
private:
int sno,age;
string name;
char sex;
public:
stud(int sn=0, int a=18, string n="Lee", char s='M') //构造函数
{
sno = sn;
age = a;
name=n;
sex = s;
cout <<"学生类已创建" <<endl;
}
~stud() //析构函数
{
cout <<"学生类已销毁" <<endl;
}
};




int main()
{
stud st;
return 0;
}

clhposs 2008-04-18
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strcpy(name, n); //char可以直接复 name=n;
clhposs 2008-04-18
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#include <cstring>
#include <iostream>

class stud
{
private: int sno,age;
char name;
char sex;
public:
stud(int sn, int a, char n, char s) //构造函数
{
sno = sn;
age = a;
strcpy(name, n);
sex = s;
cout < <"学生类已创建" < <endl;
}
~stud() //析构函数
{
cout < <"学生类已销毁" < <endl;
}
};//加个;

内容概要:本文围绕不确定环境下的多式联运路径优化问题展开研究,提出并实现了基于AFO算法、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的三种智能优化方法,并借助Matlab平台完成算法编程与仿真。研究构建了考虑时间、成本、转运风险等多重不确定因素的路径优化模型,系统比较了AFO、GA、PSO三种算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的表现,同时引入Matlab自带的全局优化搜索器作为基准对照,深入分析各算法在复杂物流网络中的适用边界与性能差异。研究表明,AFO算法在解决此类组合优化问题时展现出更快的收敛效率和更强的局部规避能力。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础与运筹优化知识,从事物流工程、交通运输规划、智能算法开发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多式联运、综合货运网络中的路径决策支持系统构建;②为不确定性条件下复杂路径规划问题提供智能算法选型依据与技术实现方案;③支持科研人员复现主流优化算法并开展横向性能对比实验,推动算法改进与实际落地。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析算法实现流程,重点理解目标函数设计、约束条件处理及参数敏感性分析部分,可通过调整问题规模与算法参数进行对比实验,进一步拓展至动态路径规划或大规模网络优化等延伸场景。

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