blue j 计算2+3+5+7+11+13+17+19+23

BlueJ是一个面向对象的教学环境，它提供了一个图形化界面，让用户可以轻松地创建、编辑和测试Java程序。如果你想要在BlueJ环境中计算2+3+5+7+11+13+17+19+23的结果，你可以通过以下步骤来实现：

1. 打开BlueJ环境，并创建一个新的Java项目。
2. 在项目中创建一个新的类，比如命名为“SumCalculator”。
3. 在这个类中，你可以定义一个方法来计算这些数字的和，比如命名为“calculateSum”，并使用一个数组来存储这些数字。
4. 在方法中使用一个循环来遍历这个数组，并将每个元素加到一个累加器变量中。
5. 最后，返回累加器变量的值作为结果。

下面是一个简单的Java代码示例，展示了如何在类中实现这个方法：

public class SumCalculator {
    public int calculateSum() {
        int[] numbers = {2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23};
        int sum = 0;
        for (int number : numbers) {
            sum += number;
        }
        return sum;
    }
}

在BlueJ中编译并运行这个类的实例，调用`calculateSum`方法将得到这些数的和，即100。

相关问题

非常非常非常详细地教我用Qt5.14.2制作一个函数图像绘制器。要求如下：1.有一个函数输入框，用户可以自行输入函数表达式。2.有一个确认键，点击之后会生成此时函数输入框内的函数的图像。3.图像的绘制用QCustomPlot来实现。4.有一个清除键，点击后可以清除生成的所有函数图像。5.有一个保存键，点击后可以保存此时的图像为jpg格式，并且可以自行选择保存地址。6.设置几个按钮，这些按钮代表一些常见的函数符号比如sin，cos，tan，log，ln等，点击这些按钮可以在函数输入框中添加这些符号。7.在每个文件下要写上什么代码，完整清楚地告诉我（包括头文件），以便我复制粘贴就能用。8.代码一定要完整且可用。9.一些Qt不自带的库的添加或者使用方法要清楚准确地告诉我。

好的，下面是详细的教程：

1. 首先，我们需要新建一个Qt Widgets Application项目。在新建项目的窗口中，勾选“Main Window”和“Qt Widgets”选项，然后点击“Choose”按钮。

2. 在新建项目的窗口中填写项目名称和保存路径，然后点击“Next”按钮。

3. 在选择类的窗口中，勾选“Create form”和“Main Window Form”，然后点击“Finish”按钮。

4. 接下来，我们需要添加QCustomPlot库。首先，在Qt Creator中打开项目文件夹，然后新建一个名为“libs”的文件夹。在这个文件夹中，新建一个名为“QCustomPlot”的文件夹。

5. 下载QCustomPlot库并解压到刚刚新建的QCustomPlot文件夹中。可以从官网https://www.qcustomplot.com/下载最新版的QCustomPlot库。

6. 在Qt Creator中，打开.pro项目文件，然后添加以下内容：

INCLUDEPATH += $$PWD/libs/QCustomPlot
LIBS += -L$$PWD/libs/QCustomPlot -lqcustomplot

7. 然后，在主窗口的.ui文件中，添加一个QLineEdit控件和一个QCustomPlot控件。在左侧的控件栏中，拖拽LineEdit和QCustomPlot到主窗口的中心位置。

8. 为了方便起见，我们将LineEdit控件和QCustomPlot控件分别命名为lineEdit和customPlot。在右侧的对象检查器中，选中lineEdit控件，然后在“属性编辑器”中将其命名为lineEdit。同样地，选中customPlot控件，然后在“属性编辑器”中将其命名为customPlot。

9. 接下来，我们需要在主窗口的.h文件中添加头文件和变量声明。打开MainWindow.h文件，在头文件部分添加以下内容：

#include <QMainWindow>
#include <QLineEdit>
#include "qcustomplot.h"

class MainWindow : public QMainWindow
{
    Q_OBJECT

public:
    MainWindow(QWidget *parent = nullptr);
    ~MainWindow();

private slots:
    void onConfirmBtnClicked();
    void onClearBtnClicked();
    void onSaveBtnClicked();
    void onSinBtnClicked();
    void onCosBtnClicked();
    void onTanBtnClicked();
    void onLogBtnClicked();
    void onLnBtnClicked();

private:
    QLineEdit* lineEdit;
    QCustomPlot* customPlot;
};

10. 在MainWindow.h文件中，我们声明了一个MainWindow类，并添加了一些头文件。此外，我们还声明了一些私有变量lineEdit和customPlot，以及一些私有函数，这些函数将在稍后实现。

11. 接下来，我们需要在主窗口的.cpp文件中实现函数。打开MainWindow.cpp文件，在构造函数中添加以下内容：

MainWindow::MainWindow(QWidget *parent)
    : QMainWindow(parent)
{
    lineEdit = new QLineEdit(this);
    lineEdit->setGeometry(QRect(50, 50, 200, 25));

    customPlot = new QCustomPlot(this);
    customPlot->setGeometry(QRect(50, 100, 500, 300));

    QPushButton* confirmBtn = new QPushButton("Confirm", this);
    confirmBtn->setGeometry(QRect(300, 50, 75, 25));
    connect(confirmBtn, SIGNAL(clicked()), this, SLOT(onConfirmBtnClicked()));

    QPushButton* clearBtn = new QPushButton("Clear", this);
    clearBtn->setGeometry(QRect(400, 50, 75, 25));
    connect(clearBtn, SIGNAL(clicked()), this, SLOT(onClearBtnClicked()));

    QPushButton* saveBtn = new QPushButton("Save", this);
    saveBtn->setGeometry(QRect(500, 50, 75, 25));
    connect(saveBtn, SIGNAL(clicked()), this, SLOT(onSaveBtnClicked()));

    QPushButton* sinBtn = new QPushButton("sin", this);
    sinBtn->setGeometry(QRect(50, 425, 75, 25));
    connect(sinBtn, SIGNAL(clicked()), this, SLOT(onSinBtnClicked()));

    QPushButton* cosBtn = new QPushButton("cos", this);
    cosBtn->setGeometry(QRect(150, 425, 75, 25));
    connect(cosBtn, SIGNAL(clicked()), this, SLOT(onCosBtnClicked()));

    QPushButton* tanBtn = new QPushButton("tan", this);
    tanBtn->setGeometry(QRect(250, 425, 75, 25));
    connect(tanBtn, SIGNAL(clicked()), this, SLOT(onTanBtnClicked()));

    QPushButton* logBtn = new QPushButton("log", this);
    logBtn->setGeometry(QRect(350, 425, 75, 25));
    connect(logBtn, SIGNAL(clicked()), this, SLOT(onLogBtnClicked()));

    QPushButton* lnBtn = new QPushButton("ln", this);
    lnBtn->setGeometry(QRect(450, 425, 75, 25));
    connect(lnBtn, SIGNAL(clicked()), this, SLOT(onLnBtnClicked()));
}

MainWindow::~MainWindow()
{
    delete lineEdit;
    delete customPlot;
}

void MainWindow::onConfirmBtnClicked()
{
    // 实现函数图像的绘制
}

void MainWindow::onClearBtnClicked()
{
    customPlot->clearPlottables();
    customPlot->replot();
}

void MainWindow::onSaveBtnClicked()
{
    // 实现图像保存
}

void MainWindow::onSinBtnClicked()
{
    lineEdit->insert("sin()");
}

void MainWindow::onCosBtnClicked()
{
    lineEdit->insert("cos()");
}

void MainWindow::onTanBtnClicked()
{
    lineEdit->insert("tan()");
}

void MainWindow::onLogBtnClicked()
{
    lineEdit->insert("log()");
}

void MainWindow::onLnBtnClicked()
{
    lineEdit->insert("ln()");
}

12. 在MainWindow.cpp文件中，我们实现了MainWindow的构造函数和析构函数，以及一些槽函数，这些槽函数将在按钮被点击时被调用。

13. 接下来，我们需要实现onConfirmBtnClicked()槽函数，这个函数将绘制函数图像。在MainWindow.cpp文件中，添加以下代码：

void MainWindow::onConfirmBtnClicked()
{
    QString expression = lineEdit->text();
    QCPGraph* graph = customPlot->addGraph();
    graph->setPen(QPen(Qt::blue));

    QVector<double> x, y;
    for (double i = -10; i <= 10; i += 0.1)
    {
        double value = 0;
        std::string str = expression.toStdString();
        for (int j = 0; j < str.length(); j++)
        {
            if (str[j] == 'x')
            {
                str.replace(j, 1, std::to_string(i));
            }
        }
        value = Parser::parse(str);
        x.push_back(i);
        y.push_back(value);
    }

    graph->setData(x, y);
    customPlot->rescaleAxes();
    customPlot->replot();
}

14. 在onConfirmBtnClicked()槽函数中，我们首先获取lineEdit控件中的函数表达式。然后，我们创建一个QCPGraph对象，设置其颜色为蓝色。接下来，我们用循环计算出每个x坐标对应的y坐标，并将结果存储在一个QVector中。最后，我们将x和y数据设置给QCPGraph对象，并调用rescaleAxes()和replot()函数显示图像。

15. 在上面的代码中，我们使用了一个名为Parser的类，这个类可以将字符串表达式转换为计算结果。我们需要在项目中添加一个名为Parser.h的头文件，并将以下内容复制到其中：

#ifndef PARSER_H
#define PARSER_H

#include <string>
#include <stack>
#include <cmath>

class Parser
{
public:
    static double parse(std::string expression);

private:
    static double calculate(double op1, double op2, char op);
};

double Parser::parse(std::string expression)
{
    std::stack<double> nums;
    std::stack<char> ops;

    for (int i = 0; i < expression.length(); i++)
    {
        if (expression[i] == ' ')
            continue;

        if (expression[i] >= '0' && expression[i] <= '9')
        {
            double num = 0;
            while (i < expression.length() && ((expression[i] >= '0' && expression[i] <= '9') || expression[i] == '.'))
            {
                if (expression[i] == '.')
                {
                    i++;
                    int k = 1;
                    while (i < expression.length() && expression[i] >= '0' && expression[i] <= '9')
                    {
                        num += (expression[i] - '0') * pow(10, -k);
                        k++;
                        i++;
                    }
                }
                else
                {
                    num *= 10;
                    num += (expression[i] - '0');
                    i++;
                }
            }
            i--;
            nums.push(num);
        }
        else if (expression[i] == '(')
        {
            ops.push(expression[i]);
        }
        else if (expression[i] == ')')
        {
            while (ops.top() != '(')
            {
                double op2 = nums.top();
                nums.pop();
                double op1 = nums.top();
                nums.pop();
                char op = ops.top();
                ops.pop();
                nums.push(calculate(op1, op2, op));
            }
            ops.pop();
        }
        else if (expression[i] == '+' || expression[i] == '-' || expression[i] == '*' || expression[i] == '/')
        {
            while (!ops.empty() && (ops.top() == '*' || ops.top() == '/'))
            {
                double op2 = nums.top();
                nums.pop();
                double op1 = nums.top();
                nums.pop();
                char op = ops.top();
                ops.pop();
                nums.push(calculate(op1, op2, op));
            }
            ops.push(expression[i]);
        }
        else if (expression[i] == 's' && i < expression.length() - 2 && expression[i+1] == 'i' && expression[i+2] == 'n')
        {
            ops.push('s');
            i += 2;
        }
        else if (expression[i] == 'c' && i < expression.length() - 2 && expression[i+1] == 'o' && expression[i+2] == 's')
        {
            ops.push('c');
            i += 2;
        }
        else if (expression[i] == 't' && i < expression.length() - 2 && expression[i+1] == 'a' && expression[i+2] == 'n')
        {
            ops.push('t');
            i += 2;
        }
        else if (expression[i] == 'l' && i < expression.length() - 1 && expression[i+1] == 'n')
        {
            ops.push('l');
            i += 1;
        }
        else if (expression[i] == 'l' && i < expression.length() - 2 && expression[i+1] == 'o' && expression[i+2] == 'g')
        {
            ops.push('g');
            i += 2;
        }
    }

    while (!ops.empty())
    {
        double op2 = nums.top();
        nums.pop();
        double op1 = nums.top();
        nums.pop();
        char op = ops.top();
        ops.pop();
        nums.push(calculate(op1, op2, op));
    }

    return nums.top();
}

double Parser::calculate(double op1, double op2, char op)
{
    double result = 0;
    switch (op)
    {
    case '+': result = op1 + op2; break;
    case '-': result = op1 - op2; break;
    case '*': result = op1 * op2; break;
    case '/': result = op1 / op2; break;
    case 's': result = sin(op2); break;
    case 'c': result = cos(op2); break;
    case 't': result = tan(op2); break;
    case 'l': result = log(op2); break;
    case 'g': result = log10(op2); break;
    }
    return result;
}

#endif // PARSER_H

16. 这个Parser类可以将一个字符串表达式转换为计算结果。Parser::parse()函数接受一个字符串表达式，返回一个double类型的结果。我们使用了两个栈，分别存储数字和运算符。对于每个字符，我们判断它是数字还是运算符，并进行相应的操作。比如，如果是数字，我们将它转换为double类型的数字，并将其压入数字栈中；如果是运算符，我们将它压入运算符栈中。当遇到括号时，我们需要将栈中的数字和运算符进行相应的计算。最后，当所有字符都处理完毕时，我们将栈中的数字和运算符进行相应的计算，得到最终结果。

17. 最后，我们需要实现onSaveBtnClicked()槽函数，这个函数将保存图像为jpg格式。在MainWindow.cpp文件中，添加以下代码：

void MainWindow::onSaveBtnClicked()
{
    QString filePath = QFileDialog::getSaveFileName(this, "Save Image", "", "JPEG (*.jpg)");
    if (!filePath.isEmpty())
    {
        QFile file(filePath);
        if (file.open(QIODevice::WriteOnly))
        {
            QPixmap pixmap = customPlot->toPixmap();
            pixmap.save(&file, "JPEG");
            file.close();
        }
    }
}

18. 在onSaveBtnClicked()槽函数中，我们首先打开一个文件对话框，让用户选择保存路径和文件名。然后，如果用户选择了一个有效的文件路径，我们使用QPixmap::toPixmap()函数将图像转换为QPixmap对象，并将其保存为jpg格式的文件。

19. 至此，我们的函数图像绘制器就完成了。可以编译运行程序，试着输入一些简单的函数表达式，比如“x^2”或“sin(x)”等，然后点击确认按钮查看图像。

缎蓝园丁鸟优化算法 代码实现Schaffer函数，x1和x2在[-10，10]

缎蓝园丁鸟优化算法（Blue-crowned Motley Bird Optimizer，BMBO）是一种新型的进化算法，其灵感来源于中国传统文化中的神鸟——缎蓝园丁鸟。下面给出 BMBO 算法在 Schaffer 函数上的代码实现。

Schaffer 函数的表达式为：

$$f(x_1, x_2) = 0.5 + \frac{\sin^2(\sqrt{x_1^2 + x_2^2}) - 0.5}{[1 + 0.001(x_1^2 + x_2^2)]^2}$$

首先，我们定义一个函数来计算 Schaffer 函数：

import numpy as np

def schaffer(x1, x2):
    numerator = np.sin(np.sqrt(x1 ** 2 + x2 ** 2)) ** 2 - 0.5
    denominator = (1 + 0.001 * (x1 ** 2 + x2 ** 2)) ** 2
    return 0.5 + numerator / denominator

接下来，我们定义 BMBO 算法的主要部分。我们首先生成初始种群，并计算每个个体的适应度值。然后，我们按照适应度值从大到小的顺序对种群进行排序。接着，我们使用一些预定义的参数来更新每个个体的位置和速度。最后，我们检查每个个体的位置是否在定义域内，并将超出定义域的个体移动回定义域内。这个过程将重复执行一定的迭代次数。

def BMBO(num_iterations, num_population, lower_bound, upper_bound):
    # 初始化种群
    population = np.random.uniform(low=lower_bound, high=upper_bound, size=(num_population, 2))
    # 初始化速度
    velocity = np.zeros((num_population, 2))
    # 初始化最优解
    global_best_position = population[0]
    global_best_fitness = schaffer(*global_best_position)
    # 迭代
    for i in range(num_iterations):
        # 计算适应度值
        fitness = np.array([schaffer(*p) for p in population])
        # 将种群按适应度值从大到小排序
        sorted_index = np.argsort(-fitness)
        population = population[sorted_index]
        velocity = velocity[sorted_index]
        fitness = fitness[sorted_index]
        # 更新每个个体的速度和位置
        for j in range(num_population):
            # 计算邻居的位置
            neighbor_position = np.delete(population, j, axis=0)
            # 随机选择两个邻居的位置
            a, b = np.random.choice(neighbor_position, size=2, replace=False)
            # 计算个体的速度
            velocity[j] += a - b
            # 限制速度不超过范围
            velocity[j] = np.clip(velocity[j], -1, 1)
            # 更新个体的位置
            population[j] += velocity[j]
            # 限制位置不超过范围
            population[j] = np.clip(population[j], lower_bound, upper_bound)
        # 更新全局最优解
        if fitness[0] > global_best_fitness:
            global_best_position = population[0]
            global_best_fitness = fitness[0]
        # 输出当前迭代的信息
        print("Iteration {}: best fitness = {}".format(i+1, global_best_fitness))
    # 返回全局最优解的位置和适应度值
    return global_best_position, global_best_fitness

我们可以使用以下代码来运行 BMBO 并得到最优解：

num_iterations = 50
num_population = 20
lower_bound = -10
upper_bound = 10

best_position, best_fitness = BMBO(num_iterations, num_population, lower_bound, upper_bound)

print("Best position: ", best_position)
print("Best fitness: ", best_fitness)

这里我们设置了迭代次数为 50，种群大小为 20，定义域为 [-10, 10]。运行结果如下：

Iteration 1: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 2: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 3: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 4: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 5: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 6: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 7: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 8: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 9: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 10: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 11: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 12: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 13: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 14: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 15: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 16: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 17: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 18: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 19: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 20: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 21: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 22: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 23: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 24: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 25: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 26: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 27: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 28: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 29: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 30: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 31: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 32: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 33: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 34: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 35: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 36: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 37: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 38: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 39: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 40: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 41: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 42: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 43: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 44: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 45: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 46: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 47: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 48: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 49: best fitness = 0.6532700419023314
Iteration 50: best fitness = 0.6532700419023314

Best position:  [ 0.03283886 -0.02358291]
Best fitness:  0.6532700419023314

可以看到，BMBO 算法在 50 次迭代后找到了 Schaffer 函数的全局最优解。