高分求大家的绘图编程,特意出2个的题目考考大家!!对者马上结贴,绝不食言^_^

mulang1024 2004-12-12 09:27:48
1.在Applet中画矩形,要求矩形左上角点坐标(20,20),宽高为400*200,上下左右  边设为蓝色、矩形填充色为绿色,并在居中的位置写上文字“面向对象程序设计”,字体为楷体   _gb2312,大小自行确定。

2.自定义画椭圆(或圆)的方法,画一组椭圆(最大半径200),以圆心处为参考点,半径依次增  加2个像素,圆周的颜色随机。
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mulang1024 2004-12-15
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给答案,并且揭贴:
/*1.*/
import java.applet.Applet ;
import java.awt.Graphics ;
import java .awt .Color ;
import java .awt .Font ;

public class drawRect extends Applet
{
public void paint(Graphics g)
{

g.setColor( Color.blue );
g.drawRect(20,20,400,200);
g.setColor(new Color(0,255,0));
g.fillRect(21,21,399,199);
g.setColor(new Color(255,0,0));
g.setFont (new Font ("楷体_gb2312",Font.PLAIN ,16));
g.drawString("面向对象程序设计", 175,124);

}
}

//2.
import java .awt .Graphics ;
import java .applet .Applet ;

public class Oval extends Applet
{
public void Circle(Graphics g,int x,int y,int rx,int ry)
{
g.drawOval(x-rx,y-ry,2*rx,2*ry);
}

public void paint(Graphics g)
{
int x0=150,y0=250,rx=100,ry=100;

int dx=50,n=5;
for(int i=0;i<n;i++)
{
int x=x0+ i*dx;
Circle(g,x,y0,rx,ry);
ry+=2;
}
}
}
sy5591 2004-12-14
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up
lsrj 2004-12-14
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学习学习
njonline 2004-12-14
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这个题目一点都不难,书上都有范例的,现在的人越来越急功近利了
lodestar51 2004-12-14
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用J2me写吧?不会的。。
贝壳鱼 2004-12-13
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did you wriete your code by J2me?

网络咖啡 2004-12-13
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1、

Color c = Color.green;
g.fillRect(20,20,400,200);
c = Color.blue;
g.drawRect(20,20,400,200);

Font f = new Font("楷体",Font.PLAIN,10);
//大概位置
String s = "面向对象程序设计";
g.drwwString(s,(this.WIDTH - s.length())/2,120);
kaymo 2004-12-13
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setBackground
setText
setBounds
setFonts
车-电-路网时空分布负荷预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“车-电-路网时空分布负荷预测研究”展开,基于Matlab代码实现,旨在通过建模仿真手段对电动汽车、电力网络与交通路网之间的耦合关系进行综合分析,预测负荷在时间和空间上的分布特征。研究结合智能优化算法、机器学习模型(如神经网络)及时空数据分析方法,构建多维度、多系统联动的负荷预测框架,涵盖交通流量、充电行为、电网响应等关键因素,实现对复杂城市场景下能源与交通系统协同运行的量化评估。该研究对于推动智能电网、智慧交通与新能源汽车融合发展具有重要意义。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、交通工程、能源管理或智慧城市相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于城市级电动汽车充电负荷的时空分布建模与仿真;②支撑电网规划、削峰填谷、有序充电策略制定等实际应用场景;③作为科研项目复现、论文写作或课题研究的技术参考。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注模型输入参数设置、算法实现流程与仿真结果分析,同时可扩展引入实际交通与电网数据以提升预测精度和实用性。
【9种优化算法比较】CGO、SCA、GWO、CSA、SSA、HHO、WOA、PSO、TSO智能优化算法比较(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了9种智能优化算法(CGO、SCA、GWO、CSA、SSA、HHO、WOA、PSO、TSO)的比较研究,并提供了相应的Matlab代码实现。文档不仅涵盖算法在路径规划、调度优化、电力系统管理等领域的应用,还展示了其在多目标优化、机器学习模型优化及工程仿真中的实际案例。通过对比不同算法的性能,帮助科研人员选择最适合特定问题的优化方法。此外,文档附带丰富的仿真资源和代码下载链接,便于读者复现和进一步研究。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事科研或工程优化相关工作的研究生、科研人员及工程师;尤其适用于在智能算法、电力系统、路径规划、调度优化等领域开展研究的专业人士。; 使用场景及目标:① 对比分析多种智能优化算法在不同优化问题中的收敛速度、精度与稳定性;② 应用于生产调度、电力系统优化、无人机路径规划、神经网络参数优化等实际科研与工程项目中;③ 辅助论文复现、算法改进与创新性研究。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,优先理解各算法的核心机制与参数设置,通过典型测试函数和应用场景验证算法性能,同时参考文中提及的科研方向拓展自身研究思路。

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