float money=1567.12 //如果有错误,修改成正确的结果

时间: 2023-12-11 20:02:31 浏览: 35
在 C++ 中,应该在语句结尾处添加分号,同时浮点数需要在数字后面加上 f 或 F 表示为 float 类型。因此,正确的写法是: ``` float money = 1567.12f; ```
相关问题

// 更新接收帧数 recvByteCount += 1; showRecvLen(recvByteCount); //帧序号 int frameNumber =1; //系统状态 byte systemState =ProtocolData.systemState.POSITION_1.getValue(); //寻北进度 byte northProgress =0; //航向角 float headingAngle =10.56f; //航向角 float pitchAngle =0.1234f; //俯仰角 float rollAngle = 0.23456f; //实时数据 float realTimeData = 75.0f; ProtocolData protocolData = new ProtocolData(frameNumber, systemState, northProgress, headingAngle, pitchAngle, rollAngle, realTimeData); String dataStr = protocolData.toString();如果是这样写我只能解出这一组数,我想拿到数据直接解析处来

如果你想要直接解析出这些数据,可以考虑使用字节缓冲区(ByteBuffer)等工具类来实现。首先,你需要将这些数据转换为字节数组,然后再将其解析出来。可以按照以下步骤进行操作: 1. 将这些数据转换为字节数组,可以使用 ByteArrayOutputStream 和 DataOutputStream 等类来实现。 ``` ByteArrayOutputStream bos = new ByteArrayOutputStream(); DataOutputStream dos = new DataOutputStream(bos); dos.writeInt(frameNumber); dos.writeByte(systemState); dos.writeByte(northProgress); dos.writeFloat(headingAngle); dos.writeFloat(pitchAngle); dos.writeFloat(rollAngle); dos.writeFloat(realTimeData); byte[] dataBytes = bos.toByteArray(); ``` 2. 使用 ByteBuffer 类来解析字节数组,并获取相应的数据。 ``` ByteBuffer bb = ByteBuffer.wrap(dataBytes); int frameNumber = bb.getInt(); byte systemState = bb.get(); byte northProgress = bb.get(); float headingAngle = bb.getFloat(); float pitchAngle = bb.getFloat(); float rollAngle = bb.getFloat(); float realTimeData = bb.getFloat(); ``` 通过这样的方式,你可以将字节数组解析成对应的数据,并进行后续处理。注意,在使用 ByteBuffer 类解析数据时,需要注意字节顺序(大端序或小端序)的问题,需要根据具体情况进行设置。

short price = ...;//先计算出原价 short realPrice = price * 8 / 10;//再计算出打折之后 哪里不正确

在计算打折后的价格时,应使用浮点数进行计算,而不是整数。因此,正确的计算方法是将价格乘以0.8(或除以10再乘以8)来得到打折后的价格。修改后的代码如下: float price = ...; // 先计算出原价 float realPrice = price * 0.8; // 再计算出打折之后的价格

相关推荐

下段代码 可以拖动,但缩放和旋转时会闪退,请改正 public boolean onTouchEvent(MotionEvent event) { switch (event.getAction() & MotionEvent.ACTION_MASK) { case MotionEvent.ACTION_DOWN: // 手指压下屏幕 mode = MODE.DRAG; // 查找被点击的图片 int index = event.getActionIndex(); float x = event.getX(index); float y = event.getY(index); CustomBitmap clickedBitmap = findClickedBitmap(x, y); if (clickedBitmap != null) { // 切换操作对象 _bitmaps.remove(clickedBitmap); _bitmaps.add(clickedBitmap); // 记录ImageView当前的移动位置 currentMatrix.set(clickedBitmap.matrix); clickedBitmap.matrix.set(currentMatrix); clickedBitmap.startPoint.set(x, y); _curCustomBitmap = clickedBitmap; } postInvalidate(); break; case MotionEvent.ACTION_POINTER_DOWN: // 当屏幕上还有触点(手指),再有一个手指压下屏幕 mode = MODE.ZOOM; // 记录位图的旋转角度和缩放倍数 _curCustomBitmap.oldRotation = rotation(event); _curCustomBitmap.startDis = distance(event); if (_curCustomBitmap.startDis > 10f) { // 获取缩放中心点的坐标 float x1 = event.getX(0); float y1 = event.getY(0); float x2 = event.getX(1); float y2 = event.getY(1); _curCustomBitmap.midPoint.set((x1 + x2) / 2, (y1 + y2) / 2); // 记录ImageView当前的缩放倍数 currentMatrix.set(_curCustomBitmap.matrix); } break; case MotionEvent.ACTION_MOVE: // 手指在屏幕移动,该事件会不断地触发 if (mode == MODE.DRAG) { // 移动图片 float dx = event.getX() - _curCustomBitmap.startPoint.x; float dy = event.getY() - _curCustomBitmap.startPoint.y; _curCustomBitmap.matrix.set(currentMatrix); _curCustomBitmap.matrix.postTranslate(dx, dy); } else if (mode == MODE.ZOOM) { // 缩放和旋转图片 float endDis = distance(event); float rotation = rotation(event) - _curCustomBitmap.oldRotation; if (endDis > 10f) { float scale = endDis / _curCustomBitmap.startDis; _curCustomBitmap.matrix.set(currentMatrix); _curCustomBitmap.matrix.postScale(scale, scale, _curCustomBitmap.midPoint.x, _curCustomBitmap.midPoint.y); _curCustomBitmap.matrix.postRotate(rotation, _curCustomBitmap.midPoint.x, _curCustomBitmap.midPoint.y); } } break; case MotionEvent.ACTION_POINTER_UP: // 有手指离开屏幕,但屏幕还有触点(手指) mode = MODE.NONE; break; } invalidate(); return true;

以下代码为何两根手指放在图片上就闪退 请完善 修改 public boolean onTouchEvent(MotionEvent event) { switch (event.getAction() & MotionEvent.ACTION_MASK) { case MotionEvent.ACTION_DOWN: // 手指压下屏幕 mode = MODE.DRAG; // 查找被点击的图片 int index = event.getActionIndex(); float x = event.getX(index); float y = event.getY(index); CustomBitmap clickedBitmap = findClickedBitmap(x, y); if (clickedBitmap != null) { // 切换操作对象 _bitmaps.remove(clickedBitmap); _bitmaps.add(clickedBitmap); // 记录ImageView当前的移动位置 currentMatrix.set(clickedBitmap.matrix); clickedBitmap.matrix.set(currentMatrix); clickedBitmap.startPoint.set(x, y); _curCustomBitmap = clickedBitmap; } postInvalidate(); break; case MotionEvent.ACTION_POINTER_DOWN: // 当屏幕上还有触点(手指),再有一个手指压下屏幕 mode = MODE.ZOOM; // 记录位图的旋转角度和缩放倍数 if (_curCustomBitmap == null) { return true; } _curCustomBitmap.oldRotation = rotation(event); _curCustomBitmap.startDis = distance(event); if (_curCustomBitmap.startDis > 10f) { // 获取缩放中心点的坐标 float x1 = event.getX(0); float y1 = event.getY(0); float x2 = event.getX(1); float y2 = event.getY(1); _curCustomBitmap.midPoint.set((x1 + x2) / 2, (y1 + y2) / 2); // 记录ImageView当前的缩放倍数 currentMatrix.set(_curCustomBitmap.matrix); } break; case MotionEvent.ACTION_MOVE: // 手指在屏幕移动,该事件会不断地触发 if (mode == MODE.DRAG) { // 移动图片 if (_curCustomBitmap == null) { return true; } float dx = event.getX() - _curCustomBitmap.startPoint.x; float dy = event.getY() - _curCustomBitmap.startPoint.y; _curCustomBitmap.matrix.set(currentMatrix); _curCustomBitmap.matrix.postTranslate(dx, dy); } else if (mode == MODE.ZOOM) { // 缩放和旋转图片 if (_curCustomBitmap == null) { return true; } float endDis = distance(event); float rotation = rotation(event) - _curCustomBitmap.oldRotation; if (endDis > 10f) { float scale = endDis / _curCustomBitmap.startDis; _curCustomBitmap.matrix.set(currentMatrix); _curCustomBitmap.matrix.postScale(scale, scale, _curCustomBitmap.midPoint.x, _curCustomBitmap.midPoint.y); _curCustomBitmap.matrix.postRotate(rotation, _curCustomBitmap.midPoint.x, _curCustomBitmap.midPoint.y); } } break; case MotionEvent.ACTION_POINTER_UP: // 有手指离开屏幕,但屏幕还有触点(手指) if (event.getPointerCount() > 1) { mode = MODE.ZOOM; } else { mode = MODE.NONE; } break; } invalidate(); return true; } // 查找被点击的图片 private CustomBitmap findClickedBitmap(float x, float y) { for (CustomBitmap bitmap : _bitmaps) { float[] values = new float[9]; bitmap.matrix.getValues(values); float globalX = values[Matrix.MTRANS_X]; float globalY = values[Matrix.MTRANS_Y]; float width = values[Matrix.MSCALE_X] * bitmap.getBitmap().getWidth(); float height = values[Matrix.MSCALE_Y] * bitmap.getBitmap().getHeight(); RectF rect = new RectF(globalX, globalY, globalX + width, globalY + height); if (rect.contains(x, y)) { return bitmap; } } return null; } // 计算两点之间的距离 private float distance(MotionEvent event) { float x1 = event.getX(0); float y1 = event.getY(0); float x2 = event.getX(1); float y2 = event.getY(1); return (float) Math.sqrt((x1 - x2) * (x1 - x2) + (y1 - y2) * (y1 - y2)); } // 计算两点之间的旋转角度 private float rotation(MotionEvent event) { float x1 = event.getX(0); float y1 = event.getY(0); float x2 = event.getX(1); float y2 = event.getY(1); double radians = Math.atan2(y2 - y1, x2 - x1); return (float) Math.toDegrees(radians); } }

以下代码 ,拖动功能正常,但是在用两根手指进行缩放和旋转时闪退,请您完善 。public boolean onTouchEvent(MotionEvent event) { switch (event.getAction() & MotionEvent.ACTION_MASK) { case MotionEvent.ACTION_DOWN: // 手指压下屏幕 mode = MODE.DRAG; // 查找被点击的图片 int index = event.getActionIndex(); float x = event.getX(index); float y = event.getY(index); CustomBitmap clickedBitmap = findClickedBitmap(x, y); if (clickedBitmap != null) { // 切换操作对象 _bitmaps.remove(clickedBitmap); _bitmaps.add(clickedBitmap); // 记录ImageView当前的移动位置 currentMatrix.set(clickedBitmap.matrix); clickedBitmap.matrix.set(currentMatrix); clickedBitmap.startPoint.set(x, y); _curCustomBitmap = clickedBitmap; } postInvalidate(); break; case MotionEvent.ACTION_POINTER_DOWN: // 当屏幕上还有触点(手指),再有一个手指压下屏幕 mode = MODE.ZOOM; // 记录位图的旋转角度和缩放倍数 if (_curCustomBitmap == null) { return true; } _curCustomBitmap.oldRotation = rotation(event); _curCustomBitmap.startDis = distance(event); if (_curCustomBitmap.startDis > 10f) { // 获取缩放中心点的坐标 float x1 = event.getX(0); float y1 = event.getY(0); float x2 = event.getX(1); float y2 = event.getY(1); _curCustomBitmap.midPoint.set((x1 + x2) / 2, (y1 + y2) / 2); // 记录ImageView当前的缩放倍数 currentMatrix.set(_curCustomBitmap.matrix); } break; case MotionEvent.ACTION_MOVE: // 手指在屏幕移动,该事件会不断地触发 if (mode == MODE.DRAG) { // 移动图片 if (_curCustomBitmap == null) { return true; } float dx = event.getX() - _curCustomBitmap.startPoint.x; float dy = event.getY() - _curCustomBitmap.startPoint.y; _curCustomBitmap.matrix.set(currentMatrix); _curCustomBitmap.matrix.postTranslate(dx, dy); } else if (mode == MODE.ZOOM) { // 缩放和旋转图片 if (_curCustomBitmap == null) { return true; } float endDis = distance(event); float rotation = rotation(event) - _curCustomBitmap.oldRotation; if (endDis > 10f) { float scale = endDis / _curCustomBitmap.startDis; _curCustomBitmap.matrix.set(currentMatrix); _curCustomBitmap.matrix.postScale(scale, scale, _curCustomBitmap.midPoint.x, _curCustomBitmap.midPoint.y); _curCustomBitmap.matrix.postRotate(rotation, _curCustomBitmap.midPoint.x, _curCustomBitmap.midPoint.y); } } break; case MotionEvent.ACTION_POINTER_UP: // 有手指离开屏幕,但屏幕还有触点(手指) mode = MODE.NONE; break; } invalidate(); return true; } // 查找被点击的图片 private CustomBitmap findClickedBitmap(float x, float y) { for (CustomBitmap bitmap : _bitmaps) { float[] values = new float[9]; bitmap.matrix.getValues(values); float globalX = values[Matrix.MTRANS_X]; float globalY = values[Matrix.MTRANS_Y]; float width = values[Matrix.MSCALE_X] * bitmap.getBitmap().getWidth(); float height = values[Matrix.MSCALE_Y] * bitmap.getBitmap().getHeight(); RectF rect = new RectF(globalX, globalY, globalX + width, globalY + height); if (rect.contains(x, y)) { return bitmap; } } return null; } // 计算两点之间的距离 private float distance(MotionEvent event) { float x1 = event.getX(0); float y1 = event.getY(0); float x2 = event.getX(1); float y2 = event.getY(1); return (float) Math.sqrt((x1 - x2) * (x1 - x2) + (y1 - y2) * (y1 - y2)); } // 计算两点之间的旋转角度 private float rotation(MotionEvent event) { float x1 = event.getX(0); float y1 = event.getY(0); float x2 = event.getX(1); float y2 = event.getY(1); double radians = Math.atan2(y2 - y1, x2 - x1); return (float) Math.toDegrees(radians); }

最新推荐

recommend-type

新建文本文档.txt

新建文本文档
recommend-type

开源Git gui工具Fork

开源Git gui工具Fork,CSDN能找到教程,但是资料不多,推荐用Tortoise
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB柱状图在信号处理中的应用:可视化信号特征和频谱分析

![matlab画柱状图](https://img-blog.csdnimg.cn/3f32348f1c9c4481a6f5931993732f97.png) # 1. MATLAB柱状图概述** MATLAB柱状图是一种图形化工具,用于可视化数据中不同类别或组的分布情况。它通过绘制垂直条形来表示每个类别或组中的数据值。柱状图在信号处理中广泛用于可视化信号特征和进行频谱分析。 柱状图的优点在于其简单易懂,能够直观地展示数据分布。在信号处理中,柱状图可以帮助工程师识别信号中的模式、趋势和异常情况,从而为信号分析和处理提供有价值的见解。 # 2. 柱状图在信号处理中的应用 柱状图在信号处理
recommend-type

HSV转为RGB的计算公式

HSV (Hue, Saturation, Value) 和 RGB (Red, Green, Blue) 是两种表示颜色的方式。下面是将 HSV 转换为 RGB 的计算公式: 1. 将 HSV 中的 S 和 V 值除以 100,得到范围在 0~1 之间的值。 2. 计算色相 H 在 RGB 中的值。如果 H 的范围在 0~60 或者 300~360 之间,则 R = V,G = (H/60)×V,B = 0。如果 H 的范围在 60~120 之间,则 R = ((120-H)/60)×V,G = V,B = 0。如果 H 的范围在 120~180 之间,则 R = 0,G = V,B =
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

MATLAB柱状图在数据分析中的作用:从可视化到洞察

![MATLAB柱状图在数据分析中的作用:从可视化到洞察](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/1a36558cefc0339f7836cca7680c0aef.png) # 1. MATLAB柱状图概述** 柱状图是一种广泛用于数据可视化的图表类型,它使用垂直条形来表示数据中不同类别或组别的值。在MATLAB中,柱状图通过`bar`函数创建,该函数接受数据向量或矩阵作为输入,并生成相应的高度条形。 柱状图的优点在于其简单性和易于理解性。它们可以快速有效地传达数据分布和组别之间的比较。此外,MATLAB提供了广泛的定制选项,允许用户调整条形颜色、
recommend-type

已知自动控制原理中通过更高的频率特征来评估切割频率和库存——相位稳定。确定封闭系统的稳定性。求Wcp 和ψ已知W(p)=30•(0.1p+1)•(12.5p+1)/p•(10p+1)•(0.2p+1)•(p+1)

根据相位稳定的定义,我们需要找到一个频率 Wcp,使得相位满足 -ψ = -180°,即 ψ = 180°。此时系统的相位裕度为 0°,系统处于边缘稳定状态。 首先,我们需要将 W(p) 表示成极点和零点的形式。将分母和分子分别因式分解,得到: W(p) = 30 • (0.1p+1) • (12.5p+1) / [p • (10p+1) • (0.2p+1) • (p+1)] = 375p/(p+1) - 3750/(10p+1) + 750p/(0.2p+1) - 3750p/(10p+1) + 150p/(p+1) + 30 因此,系统的极点为 -1、-0.1、-0.2、