编写一个程序exp1-1.cpp，对于给定的正整数n，求1+2+·+n，采用逐个累加与n(n+1)/2(高斯法)两种解法。对于相同的n，给出这两种解法的求和结果和求解时间，并用相关数据进行测试。

为了编写的程序 `exp1-1.cpp`，我们需要分别实现两种方法：逐个累加和使用高斯公式。首先，让我们实现这两个算法：

#include <iostream>
#include <chrono> // 用于测量时间

// 逐个累加求和
int sumSequential(int n) {
    int result = 0;
    for (int i = 1; i <= n; ++i) {
        result += i;
    }
    return result;
}

// 高斯公式求和
int sumGauss(int n) {
    return (n * (n + 1)) / 2;
}

int main() {
    int n;
    std::cout << "请输入一个正整数 n: ";
    std::cin >> n;

    // 记录开始时间
    auto startSequential = std::chrono::high_resolution_clock::now();

    // 逐个累加求和并输出结果
    int sequentialSum = sumSequential(n);
    std::cout << "逐个累加的结果: " << sequentialSum << std::endl;

    // 记录结束时间及耗时（单位：毫秒）
    auto endSequential = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    double timeSequential = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(endSequential - startSequential).count();
    std::cout << "逐个累加耗时: " << timeSequential << "ms" << std::endl;

    // 使用高斯公式求和并输出结果
    int gaussSum = sumGauss(n);
    std::cout << "高斯公式的结果: " << gaussSum << std::endl;

    // 记录结束时间及耗时（单位：毫秒）
    auto startGauss = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    gaussSum = sumGauss(n); // 高斯公式计算通常更快，无需再次计算
    auto endGauss = std::chrono::high_resolution_clock::now();
    double timeGauss = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(endGauss - startGauss).count();
    std::cout << "高斯公式耗时: " << timeGauss << "ms" << std::endl;

    return 0;
}

在这个程序中，我们首先获取用户的输入 `n`，然后计算两种方法的和。接着，我们使用 `std::chrono::high_resolution_clock` 来测量每个方法的时间消耗。

运行这个程序后，你可以观察到不同大小的 `n` 对两种方法性能的影响，以及它们之间的差异。例如，随着 `n` 的增大，高斯公式的优势通常会更加明显，因为它避免了重复累加的过程。