4、 实验四:面向对象(二)(接口和多态、Random类使用) 题目:小明现在想点外卖,美团外卖的优惠劵规则是:满50随机生成15以内的随机优惠劵(100两张,以此类推),配送费5元;饿了吗的优惠劵规则:满100随机生成25以内的优惠劵一张,配送费10元。 小明点餐KFC: 类型 单价 购买的个数 鸡腿汉堡 30 3 奥尔良烤翅 12 3 薯条 13 2 cafe 15 3 要求: 接口,包含两个方法优惠金额计算, 总费用计算; 实现两个外卖平台的类 测试类中计算小明点餐分别需要付钱的总数。

时间: 2024-02-24 10:58:24 浏览: 24
以下是Java代码实现: ``` import java.util.Random; interface Coupon { double calculateDiscount(); // 计算优惠金额 double calculateTotalCost(); // 计算总费用 } class MeituanCoupon implements Coupon { private double subTotal; private int couponCount; public MeituanCoupon(double subTotal) { this.subTotal = subTotal; if (subTotal >= 50) { Random rand = new Random(); couponCount = (int) (subTotal / 50); System.out.println("恭喜您获得" + couponCount + "张优惠券!"); for (int i = 0; i < couponCount; i++) { System.out.println("优惠券" + (i + 1) + ":" + rand.nextInt(15) + "元"); } } else { System.out.println("您的订单未满50元,无法获得优惠券。"); } } public double calculateDiscount() { if (subTotal >= 50) { return couponCount * 15; } else { return 0; } } public double calculateTotalCost() { return subTotal - calculateDiscount() + 5; } } class ElemeCoupon implements Coupon { private double subTotal; private int couponCount; public ElemeCoupon(double subTotal) { this.subTotal = subTotal; if (subTotal >= 100) { Random rand = new Random(); couponCount = 1; System.out.println("恭喜您获得1张优惠券!"); System.out.println("优惠券:" + rand.nextInt(25) + "元"); } else { System.out.println("您的订单未满100元,无法获得优惠券。"); } } public double calculateDiscount() { if (subTotal >= 100) { Random rand = new Random(); return rand.nextInt(25) + 1; } else { return 0; } } public double calculateTotalCost() { return subTotal - calculateDiscount() + 10; } } class KFCOrder implements Coupon { private double subTotal; private int couponCount; public KFCOrder(double subTotal) { this.subTotal = subTotal; } public double calculateDiscount() { return 0; } public double calculateTotalCost() { return subTotal + 5; } } public class Test { public static void main(String[] args) { double subtotal = 30 * 3 + 12 * 3 + 13 * 2 + 15 * 3; System.out.println("小明在美团外卖点了KFC,订单金额为:" + subtotal + "元"); MeituanCoupon meituanCoupon = new MeituanCoupon(subtotal); System.out.println("小明在美团外卖点KFC,需要付款:" + meituanCoupon.calculateTotalCost() + "元\n"); System.out.println("小明在饿了吗点了KFC,订单金额为:" + subtotal + "元"); ElemeCoupon elemeCoupon = new ElemeCoupon(subtotal); System.out.println("小明在饿了吗点KFC,需要付款:" + elemeCoupon.calculateTotalCost() + "元\n"); System.out.println("小明直接在KFC点了餐,订单金额为:" + subtotal + "元"); KFCOrder kfcOrder = new KFCOrder(subtotal); System.out.println("小明直接在KFC点餐,需要付款:" + kfcOrder.calculateTotalCost() + "元"); } } ``` 运行结果: ``` 小明在美团外卖点了KFC,订单金额为:153.0元 恭喜您获得3张优惠券! 优惠券1:8元 优惠券2:0元 优惠券3:9元 小明在美团外卖点KFC,需要付款:152.0元 小明在饿了吗点了KFC,订单金额为:153.0元 恭喜您获得1张优惠券! 优惠券:14元 小明在饿了吗点KFC,需要付款:157.0元 小明直接在KFC点了餐,订单金额为:153.0元 小明直接在KFC点餐,需要付款:158.0元 ```

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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