用c语言编写当业务办结时,顾客可以对该窗口进行评分和建议,评分及建议应以文件形式保存

时间: 2024-02-18 08:04:49 浏览: 15
好的,根据您的要求,我可以给您提供一个简单的C语言程序,用于当业务办结时,顾客可以对该窗口进行评分和建议,并且将评分及建议以文件形式保存。以下是程序的代码: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define MAX_LEN 1000 // 最大输入长度 int main() { char feedback[MAX_LEN]; // 存储顾客评分及建议的字符串 int score; // 存储顾客评分的整数值 // 读取顾客评分 printf("请为该窗口打分(0-10):"); scanf("%d", &score); // 读取顾客建议 printf("请留下您的建议:"); getchar(); // 吃掉上一个输入的回车符 fgets(feedback, MAX_LEN, stdin); // 将评分及建议保存到文件 FILE *fp; // 文件指针 fp = fopen("feedback.txt", "a"); // 以追加方式打开文件 if (fp == NULL) { printf("无法打开文件!\n"); exit(1); } fprintf(fp, "评分:%d,建议:%s", score, feedback); fclose(fp); // 关闭文件 printf("评分及建议已保存到文件 feedback.txt 中!\n"); return 0; } ``` 这个程序会提示用户输入评分和建议,并将评分及建议以指定格式保存到文件 "feedback.txt" 中。如果文件无法打开,则程序会提示错误信息并退出。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

用C语言实现从文本文件中读取数据后进行排序的功能

是一个十分可靠的程序,这个程序的查错能力非常强悍。程序包含了文件操作,归并排序和字符串输入等多种技术。对大家学习C语言很有帮助,有需要的一起来看看。
recommend-type

C语言实现3*3数组对角线之和示例

今天小编就为大家分享一篇C语言实现3*3数组对角线之和示例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
recommend-type

使用C语言编写圣诞表白程序

圣诞节快到了,让我们用C语言制作一个圣诞表白程序吧,下面通过本文学习下实现代码
recommend-type

C语言编写基于TCP和UDP协议的Socket通信程序示例

主要介绍了C语言编写基于TCP和UDP协议的Socket通信程序示例,其中TCP的客户端与服务器端采用多线程实现,需要的朋友可以参考下
recommend-type

C语言中使用lex统计文本文件字符数

主要介绍了C语言中使用lex统计文本文件字符数,本文直接给出实现代码,需要的朋友可以参考下
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

【实战演练】增量式PID的simulink仿真实现

# 2.1 Simulink仿真环境简介 Simulink是MATLAB中用于建模、仿真和分析动态系统的图形化环境。它提供了一个直观的用户界面,允许用户使用块和连接线来创建系统模型。Simulink模型由以下元素组成: - **子系统:**将复杂系统分解成更小的、可管理的模块。 - **块:**代表系统中的组件,如传感器、执行器和控制器。 - **连接线:**表示信号在块之间的流动。 Simulink仿真环境提供了广泛的块库,涵盖了各种工程学科,包括控制系统、电子和机械工程。它还支持用户自定义块的创建,以满足特定仿真需求。 # 2. Simulink仿真环境的搭建和建模 ### 2.
recommend-type

训练集和测试集的准确率都99%,但是预测效果不好

即使训练集和测试集的准确率都很高,但是在实际的预测中表现不佳,可能会有以下几个原因: 1. 数据质量问题:模型训练和测试的数据可能存在问题,比如数据标签错误、数据集采样不均衡、数据集中存在异常值等问题,这些问题可能会导致模型在实际预测中表现不佳。 2. 特征工程问题:模型的特征工程可能存在问题,导致模型无法很好地捕捉数据的特征,从而影响预测效果。 3. 模型选择问题:模型的选择可能不合适,比如选择的模型太简单,无法很好地拟合数据,或者选择的模型太复杂,导致过拟合等问题。 4. 超参数调整问题:模型的超参数可能没有调整到最佳状态,需要进行调整。 针对以上可能的原因,可以采取相应的措施进
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。