#include <iostream> #include<math.h> #include <vector> //后续使用容器vector需要 #include <math.h>//进行数学运算需要 #include <fstream> using namespace std; class Goods{ string name; int num; double prices; public: Goods(string a,int b,double c){ name=a;num=b;prices=c; } void shows(){ cout <<"序号"<<num<<"名称"<<name<<"价格"<<prices<<"\n"; } }; void jie(){ printf("1 登录 \n"); printf("2 商品信息管理 \n"); printf("3 权限管理 \n"); printf("4 退出 \n"); } void jie2(){ printf("1 增加商品 \n"); printf("2 修改商品 \n"); printf("3 删除商品 \n"); printf("4 退出 \n"); } void add(){ cout<<"请输入增加商品数量 \n"; int a;string q;int w;double e; cin>>a; Goods g[a]; for(int i=0;i<a;i++){ cout <<"请输入商品名字,序号,价格 \n"; cin >>q>>w>>e; g[a].Goods(q,w,e); }帮我查错

时间: 2023-08-06 17:07:57 浏览: 83
在您的 add 函数中,您尝试使用一个变量 `a` 来定义一个数组的大小,但是在 C++ 中,数组的大小必须是一个常量表达式,也就是在编译时就能确定的值,不能使用变量。如果您需要动态确定数组大小,可以使用 `vector` 来代替数组。另外,在您的循环中,应该使用 `i` 作为下标,而不是 `a`。修改后的代码如下: ```c++ void add(){ cout << "请输入增加商品数量:\n"; int a; cin >> a; vector<Goods> goodsList; for (int i = 0; i < a; i++){ string name; int num; double prices; cout << "请输入商品名字、序号和价格:\n"; cin >> name >> num >> prices; Goods g(name, num, prices); goodsList.push_back(g); } cout << "增加商品成功!\n"; } ``` 然后,您可以在其他函数中以类似的方式使用 `vector` 来存储商品信息。同时,为了更好地维护商品信息,建议将 `Goods` 类中的成员变量设置为私有,并提供相应的公有成员函数来访问和修改商品信息。
相关问题

#include <iostream> #include <vector> #include <stdio.h> #include <math.h>int calculate(double a, do

您似乎引用了C++的一些头文件,并提到了一个名为`calculate`的函数,它接受一个double类型的参数a,但是后面的`do`可能是打字错误,通常在这种上下文中,应该是另一个参数名或者函数体。在C++中,`#include`用于引入其他头文件,如`<iostream>`用于输入输出操作,`<vector>`和`<stdio.h>`分别包含了向量和标准输入输出功能,`<math.h>`则包含数学函数。 例如,如果有一个简单的计算平方根的函数,可能会像这样: ```cpp #include <iostream> #include <cmath> // 定义calculate函数,计算并返回给定数的平方根 double calculate(double a) { return sqrt(a); } int main() { double num; std::cout << "请输入一个数字: "; std::cin >> num; double result = calculate(num); std::cout << "该数字的平方根是: " << result << std::endl; return 0; } ``` 在这个例子中,`calculate`函数使用了`<math.h>`库里的`sqrt`函数来计算平方根。`main`函数则从用户获取输入并显示结果。

我的头文件是这样写的#include <stdio.h> #include <math.h> #include <fstream> #include <iostream> #include <string>//getline #include <sstream> #include "stb_image.h" #pragma comment(lib, "openGL32.lib") #pragma comment(lib, "glu32.lib") #pragma comment(lib, "glaux.lib") #include <gl/glaux.h> #include "glew.h" #include "glut.h" #include <vector>,请问如何避免报错gl.h included before glew.h呢

在你的头文件中,应该将 `glew.h` 的引入放在 `gl.h` 的引入之前。因此,你应该将 `glew.h` 的引入语句移到 `gl.h` 的引入语句之前,就像这样: ``` #include <stdio.h> #include <math.h> #include <fstream> #include <iostream> #include <string>//getline #include <sstream> #include "stb_image.h" #include <gl/glaux.h> #include <vector> #include "glew.h" #include <gl/glut.h> #pragma comment(lib, "openGL32.lib") #pragma comment(lib, "glu32.lib") #pragma comment(lib, "glaux.lib") ``` 这样就能够避免 `gl.h included before glew.h` 的错误了。
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将以下python代码转化为c++版本。import math import cv2 import numpy as np import os thre1=10 thre2=-10 r=60 ang =0 def select_point(image,ang): #根据遥杆方向确定跟踪点坐标 sinA=math.sin(ang) cosA=math.cos(ang) dirBaseX=int(cosA1000) disBaseY=int(-sinA1000) dirValMax=-1000000000 for i in range(len(image)): for j in range(len(image[0])): if image[i][j]==255: dirVal=idisBaseY+jdirBaseX if dirVal>dirValMax: rstRow=i rstCol=j dirValMax=dirVal return [rstCol,rstRow] sequence_path = "./images/" save_path="./out/" for file in os.listdir(sequence_path): filename=os.path.join(sequence_path, file) image=cv2.imread(filename, 0) image=cv2.blur(image,(3,3)) img=np.zeros((len(image), len(image[0])),np.uint8) for i in range(r,len(image)-r): for j in range(r,len(image[0])-r): shizi_1=( int(image[i][j])-int(image[i-r][j])>thre1 and int(image[i][j])-int(image[i][j-r])>thre1 and (int(image[i][j])-int(image[i+r][j])>thre1) and int(image[i][j])-int(image[i][j+r])>thre1 ) xieshizi_1=( int(image[i][j])-int(image[i-r][j-r])<thre2 and int(image[i][j])-int(image[i+r][j-r])<thre2 and int(image[i][j])-int(image[i-r][j+r])<thre2 and int(image[i][j])-int(image[i+r][j+r])<thre2 ) if (shizi_1 or xieshizi_1): img[i][j]=255 else: img[i][j] =0 retval, labels, stats, centroids = cv2.connectedComponentsWithStats(img, connectivity=8) maxVal = 0 index = 0 for i in range(1, len(stats)): if stats[i][4] > maxVal: maxVal = stats[i][4] index = i #x,y,h,w s for i in range(len(labels)): for j in range(len(labels[0])): if labels[i][j]==index: labels[i][j]=255 else: labels[i][j] = 0 img2=np.array(labels) target_x,target_y=select_point(img2,ang) print("跟踪点坐标:{}".format((target_x,target_y))) cv2.imwrite(os.path.join(save_path, file), cv2.circle(image,(int(target_x),int(target_y)),5,(255,255,0),2))

将以下代码改为C++代码: import scipy.special as sp import numpy as np import numba from numba import njit,prange import math import trimesh as tri fileName="data/blub.obj" outName='./output/blub_rec.obj' # 参数 # 限制选取球谐基函数的带宽 bw=64 # 极坐标,经度0<=theta<2*pi,纬度0<=phi<pi; # (x,y,z)=r(sin(phi)cos(theta),sin(phi)sin(theta),cos(phi)) def get_angles(x,y,z): r=np.sqrt(x*x+y*y+z*z) x/=r y/=r z/=r phi=np.arccos(z) if phi==0: theta=0 theta=np.arccos(x/np.sin(phi)) if y/np.sin(phi)<0: theta+=math.pi return [theta,phi] if __name__=='__main__': # 载入网格 mesh=tri.load(fileName) # 获得网格顶点(x,y,z)对应的(theta,phi) numV=len(mesh.vertices) angles=np.zeros([numV,2]) for i in range(len(mesh.vertices)): v=mesh.vertices[i] [angles[i,0],angles[i,1]]=get_angles(v[0],v[1],v[2]) # 求解方程:x(theta,phi)=对m,l求和 a^m_lY^m_l(theta,phi) 解出系数a^m_l # 得到每个theta,phi对应的x X,Y,Z=np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]),np.zeros([numV,1]) for i in range(len(mesh.vertices)): X[i],Y[i],Z[i]=mesh.vertices[i,0],mesh.vertices[i,1],mesh.vertices[i,2] # 求出Y^m_l(theta,phi)作为矩阵系数 sph_harm_values=np.zeros([numV,(bw+1)*(bw+1)]) for i in range(numV): for l in range(bw): for m in range(-l,l+1): sph_harm_values[i,l*(l+1)+m]=sp.sph_harm(m,l,angles[i,0],angles[i,1]) print('系数矩阵维数:{}'.format(sph_harm_values.shape)) # 求解方程组,得到球谐分解系数 a_x=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,X,rcond=None)[0] a_y=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Y,rcond=None)[0] a_z=np.linalg.lstsq(sph_harm_values,Z,rcond=None)[0] # 从系数恢复的x,y,z坐标,存为新的点云用于比较 x=np.matmul(sph_harm_values,a_x) y=np.matmul(sph_harm_values,a_y) z=np.matmul(sph_harm_values,a_z) with open(outName,'w') as output: for i in range(len(x)): output.write("v %f %f %f\n"%(x[i,0],y[i,0],z[i,0]))

import cv2 import math def cal_ang(start, center, end): point_1 = start point_2 = center point_3 = end a = math.sqrt( (point_2[0] - point_3[0]) * (point_2[0] - point_3[0]) + (point_2[1] - point_3[1]) * (point_2[1] - point_3[1])) b = math.sqrt( (point_1[0] - point_3[0]) * (point_1[0] - point_3[0]) + (point_1[1] - point_3[1]) * (point_1[1] - point_3[1])) c = math.sqrt( (point_1[0] - point_2[0]) * (point_1[0] - point_2[0]) + (point_1[1] - point_2[1]) * (point_1[1] - point_2[1])) A = math.degrees(math.acos((a * a - b * b - c * c) / (-2 * b * c))) B = math.degrees(math.acos((b * b - a * a - c * c) / (-2 * a * c))) C = math.degrees(math.acos((c * c - a * a - b * b) / (-2 * a * b))) return B img = cv2.imread('46.png') gray = cv2.cvtColor(img,cv2.COLOR_BGR2GRAY) ret,thresh = cv2.threshold(gray, 70, 255, cv2.THRESH_BINARY) contours,hierarchy=cv2.findContours(thresh,cv2.RETR_EXTERNAL,cv2.CHAIN_APPROX_NONE) hull = cv2.convexHull(contours[0],returnPoints=False) defects = cv2.convexityDefects(contours[0],hull) start = end = (0,0) for i in range(0,defects.shape[0]): s,e,f,d = defects[i,0] start = tuple(contours[0][s][0]) end = tuple(contours[0][e][0]) far = tuple(contours[0][f][0]) if d > 5000: cv2.line(img,start,end,[0,255,0],2) cv2.circle(img,end,5,[0,0,255],-1) cv2.circle(img,start,5,[0,0,255],-1) break cv2.imshow('find', img) center,radius = cv2.minEnclosingCircle(contours[0]) cv2.circle(img,(int(center[0]),int(center[1])),8,(255,0,255),-1) cv2.circle(img,end,8,[255,0,0],-1) cv2.circle(img,start,8,[255,0,0],-1) cv2.line(img,start,(int(center[0]),int(center[1])),[0,0,255],2) cv2.line(img,end,(int(center[0]),int(center[1])),[0,0,255],2) angle = cal_ang(start,center,end) print('angle = %0.2f' % angle) length = (1 - angle / 360.0) * math.pi * radius * 2 print((angle / 360.0)) print('radius = %0.2f' % radius) strL = 'length=%0.2f' % length cv2.putText(img,strL,(int(center[0]-40),int(center[1]+40)),0,0.8,(0,255,0),2) cv2.imshow('result', img) angle_1 = cal_ang(start, center, ((center[0]+100),(center[1]))) angle_2 = cal_ang(end, center, ((center[0]+100),(center[1]))) cv2.ellipse(img,(int(center[0]),int(center[1])),(int(radius),int(radius)),0,-angle_1,0,(255,0,255),2, cv2.LINE_AA) cv2.ellipse(img,(int(center[0]),int(center[1])),(int(radius),int(radius)),0,0,angle_2,(255,0,255),2,cv2.LINE_AA) cv2.imshow('result', img) cv2.imwrite('result.png',img) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows(),将这段代码转换为c++

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