用jiana为某公司编写一个工资支付系统,用于计算某一类员工的月薪。该公司共有四类员工:领固定月薪的(SalariedEmployee);计时取酬的(HourlyEmployee,如果一月工时超过160小时,则还需对额外的工时支付加班费);按销售额提成(CommissionEmployee)的和带底薪并按销售额提成的(BasePlusCommissionEmployee),其继承层次结构如下所示。已知每类员工均有表示员工工号、姓名和出生年月的属性,和用于计算员工月薪的方法。创建一个Employee变量数组,保存Employee类层次结构中每个具体类对象的引用,对每个Employee显示其工号、姓名、出生年月和月收入,如果当月是Employee的生日所在的月份,则还另发给他100月作为红包。

时间: 2024-02-17 17:02:44 浏览: 78
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c++实现一个万年历

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好的,我理解了您的问题。下面是一个用 Java 语言实现的工资支付系统,该系统包含了 SalariedEmployee、HourlyEmployee、CommissionEmployee 和 BasePlusCommissionEmployee 四个类,并且实现了您的要求: ```java import java.util.Calendar; import java.util.GregorianCalendar; abstract class Employee { private String employeeId; private String name; private int birthYear; private int birthMonth; private int birthDay; public Employee(String employeeId, String name, int birthYear, int birthMonth, int birthDay) { this.employeeId = employeeId; this.name = name; this.birthYear = birthYear; this.birthMonth = birthMonth; this.birthDay = birthDay; } public String getEmployeeId() { return employeeId; } public String getName() { return name; } public int getBirthYear() { return birthYear; } public int getBirthMonth() { return birthMonth; } public int getBirthDay() { return birthDay; } public abstract double getMonthlySalary(); public void printEmployeeInfo() { System.out.println("Employee ID: " + employeeId); System.out.println("Name: " + name); System.out.println("Birth Date: " + birthYear + "/" + birthMonth + "/" + birthDay); System.out.println("Monthly Salary: " + getMonthlySalary()); if (isBirthday()) { System.out.println("Happy Birthday! You get a red envelope of $100."); } System.out.println(); } private boolean isBirthday() { Calendar today = new GregorianCalendar(); int todayMonth = today.get(Calendar.MONTH) + 1; return todayMonth == birthMonth; } } class SalariedEmployee extends Employee { private double monthlySalary; public SalariedEmployee(String employeeId, String name, int birthYear, int birthMonth, int birthDay, double monthlySalary) { super(employeeId, name, birthYear, birthMonth, birthDay); this.monthlySalary = monthlySalary; } public double getMonthlySalary() { return monthlySalary; } } class HourlyEmployee extends Employee { private double hourlyWage; private double hoursWorked; public HourlyEmployee(String employeeId, String name, int birthYear, int birthMonth, int birthDay, double hourlyWage, double hoursWorked) { super(employeeId, name, birthYear, birthMonth, birthDay); this.hourlyWage = hourlyWage; this.hoursWorked = hoursWorked; } public double getMonthlySalary() { double overtimePay = 0; if (hoursWorked > 160) { overtimePay = (hoursWorked - 160) * hourlyWage * 1.5; } return hoursWorked * hourlyWage + overtimePay; } } class CommissionEmployee extends Employee { private double commissionRate; private double grossSales; public CommissionEmployee(String employeeId, String name, int birthYear, int birthMonth, int birthDay, double commissionRate, double grossSales) { super(employeeId, name, birthYear, birthMonth, birthDay); this.commissionRate = commissionRate; this.grossSales = grossSales; } public double getMonthlySalary() { return commissionRate * grossSales; } } class BasePlusCommissionEmployee extends CommissionEmployee { private double baseSalary; public BasePlusCommissionEmployee(String employeeId, String name, int birthYear, int birthMonth, int birthDay, double commissionRate, double grossSales, double baseSalary) { super(employeeId, name, birthYear, birthMonth, birthDay, commissionRate, grossSales); this.baseSalary = baseSalary; } public double getMonthlySalary() { return super.getMonthlySalary() + baseSalary; } } public class PayrollSystem { public static void main(String[] args) { Employee[] employees = new Employee[4]; employees[0] = new SalariedEmployee("001", "Alice", 1980, 6, 1, 3000); employees[1] = new HourlyEmployee("002", "Bob", 1985, 10, 15, 20, 180); employees[2] = new CommissionEmployee("003", "Charlie", 1990, 5, 20, 0.15, 10000); employees[3] = new BasePlusCommissionEmployee("004", "David", 1995, 8, 8, 0.1, 8000, 1500); for (Employee employee : employees) { employee.printEmployeeInfo(); } } } ``` 在这个系统中,抽象类 `Employee` 定义了员工的基本属性和方法,其中 `getMonthlySalary()` 方法是抽象的,需要在具体子类中实现。四个具体子类分别实现了不同类型员工的月薪计算方法。 在 `main()` 方法中,我们创建了一个 `Employee` 类型的数组,存放了四个具体类型的员工对象。然后遍历这个数组,对每个员工调用 `printEmployeeInfo()` 方法,输出员工的基本信息和月收入,并判断是否为员工的生日月份,如果是则额外发放 $100 的红包。
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把matlab转成opencv c++;代码如下:function X_jian = stmkf_make_video(v,a,length) [m,n,d] = size(double(read(v,1))); pBlurred = zeros(m,n); X_jian = zeros(m,n); Q = 0.026; % Q-参数 K = ones(m,n,d) * 0.5; % 全局变量初始值 P = ones(m,n,d) * 1; % 全局变量初始值 R = ones(m,n,d) * 1; % 全局变量初始值 b = a + length; % 视频的尾 for i = a : b z_k = double(read(v,i)); % 读取某一帧 % 均值滤波 blurred(:,:,1) = blurfilter(z_k(:,:,1),5); % 对R通道做均值滤波 blurred(:,:,2) = blurfilter(z_k(:,:,2),5); % 对G通道做均值滤波 blurred(:,:,3) = blurfilter(z_k(:,:,3),5); % 对B通道做均值滤波 % 双边滤波 I = z_k ./ 255; tempsize = 5; % 5 sigma1 = 5 ; % 5 sigma2 = 0.055; % 0.015 0.055 0.085 bf(:,:,1) = bilateralfilter(I(:,:,1),tempsize,sigma1,sigma2); % 对R通道做双边滤波 bf(:,:,2) = bilateralfilter(I(:,:,2),tempsize,sigma1,sigma2); % 对G通道做双边滤波 bf(:,:,3) = bilateralfilter(I(:,:,3),tempsize,sigma1,sigma2); % 对B通道做双边滤波 %%%%%%% STMKF算法 %%%%%%%% delta = pBlurred - blurred; % 计算好delta后,当前帧要赋值,作为下一帧的输入; pBlurred = blurred; % kalman滤波的循环 R = 1 + R ./ (1 + K); % R_k R_k-1 % R_k-1表示前一帧参数,R_k表示当前帧的参数(自适应过程) X_qian = X_jian; % X_jian是X_k-1,表示前一帧的计算出的数据 P_qian = P + Q .* (delta.^2); % P_qian是, P_k表示协方差矩阵 K = P_qian ./ (P_qian + R); % K是K_k, 表示当前状态下的卡尔曼增益 X = X_qian + K .* (z_k - X_qian); % X是x_k, 表示当前帧经过卡尔曼滤波后的数据 X_jian = (1 - K) .* X + ( K .* bf .* 255 ); % X_jian表示经过BF和KF加权后的输出 P = (1 - K) .* P_qian; % P是P_k,表示计算协方差矩阵,用于下一帧时刻的计算 end end

n = 3; rho = 2.7 * 1e3;%这个变量表示材料的密度。 S = 0.1 * 0.01;%这个变量表示横截面积。 E = 7.2 * 1e10;%这个变量表示杨氏模量。 I = 0.1^3*0.01/12;% (i/4)^2 * A;惯性矩 L = 1; % 1/4;%单元的长度dt = 0.01; % 定义时间步长dt t = 0:dt:6; % 定义时间序列t,从0到6,步长为dt。 N = length(t); % 计算时间序列t的长度Nf = zeros(3*n,1); %初始化外部控制输入f为一个3n维的零向量。 f(end-2:end) = [0,5,5]; % 将f的最后三个元素设置为[0,5,5]。 f = f*sin(3 * pi*t);%将f乘以sin(3 * pi*t),得到一个随时间变化的外部控制输入。w = normrnd(0,1e-8,6*n,1);%生成一个6n维的高斯白噪声w,均值为0,标准差为1e-8。 v = normrnd(0,5e-8,3*n,1);%生成一个3n维的高斯白噪声v,均值为0,标准差为5e-8。H = [eye(3*n),zeros(3*n)];%定义观测矩阵H,它是一个3n乘6n的矩阵,左边是一个3n阶单位矩阵,右边是一个全零矩阵。X = x00; %初始化X为x00。X表示估计值,与真实值x不同。 Ms = 200*eye(6*n); %初始化Ms为200倍的6n阶单位矩阵。Ms表示过程噪声协方差矩阵Q的估计值 Pb = 200*eye(3*n); %初始化Pb为200倍的3n阶单位矩阵。Pb表示测量噪声协方差矩阵R的估计值 F_jian(:,1) = [f(:,1)]; %初始化F_jian的第一列为f的第一列。F_jian表示外部控制输入f的估计值 m = 2 * 6 * n; %定义变量m,表示采样点数。 gamma = 0.7; %定义变量gamma,表示遗忘因子。以上为现有已知量,给出代码,分段输出

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