从C到C++遇到的问题

你个小乌孙 2018-11-02 11:43:49
#include<iostream>
#include<string>
using namespace std;
class files
{
public:
string a,b;
int c;
public:
void exchange(string a, string b)
{
string d;
d = a;
a = b;
b = d;
return;
}
int len(string a)
{
return a.length();
}
};
int main()
{
files L;
cout << "请输入两串字符串:" << endl << "字符串A=";
cin >> L.a;
cout << "字符串B=";
cin >> L.b;
L.exchange;
cout << "交换后A=" << L.a << endl << "B=" << L.b << endl;
cout << "A的长度为%d" << L.len(L.a) << endl << "B的长度为%d" << L.len(L.b) << endl;
return 0;
}

类还不是很懂,错误在这个地方

需要怎么改呢?
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自信男孩 2018-11-03
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exchange是函数而不是成员变量,因此调用函数需要加上()以及如果有参数还要传入实参
ysnis 2018-11-03
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L.exchange加上参数
你个小乌孙 2018-11-03
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引用 3 楼 cfjtaishan 的回复:
exchange是函数而不是成员变量,因此调用函数需要加上()以及如果有参数还要传入实参
谢谢啦!
你个小乌孙 2018-11-03
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引用 2 楼 focuslight 的回复:
L.exchange加上参数
多谢!
你个小乌孙 2018-11-03
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引用 1 楼 jianwen0529 的回复:
L.exchange -> L.exchange() 估计是你马虎了
多谢!我也真是的
幻夢之葉 2018-11-03
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L.exchange
->
L.exchange()

估计是你马虎了
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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