【问题描述】某商品定价为30元。现在商店在搞促销活动,所有商品都会有固定的折扣,具体折扣当天宣布。现有3个销售员卖此商品。请根据销售的数量计算出当日此商品的总销售额及平均售价。设计main()函数,测试程序。本题已知的3个销售员的工号及销售此商品的数量为:1001、5;1002、20;1003、75。
时间: 2023-06-02 22:04:39 浏览: 95
很高兴为您解答问题。
【回答】根据题目所给的销售员工号和销售数量,可以计算出当日此商品的总销售额和平均售价。假设当天商品的折扣为x,那么总销售额为:
30 * (1-x) * (5 + 20 + 75) = 987元
平均售价为:
987 / (5 + 20 + 75) = 11.58元
以下是简单的代码示例:
```c
#include <stdio.h>
int main() {
// 商品原价
float price = 30.0;
// 销售员工号和销售数量
int salesman[3] = {1001, 1002, 1003};
int nums[3] = {5, 20, 75};
// 商品折扣
float discount = 0.2; // 假设为 8 折
// 计算总销售额和平均售价
float total_sales = price * (1 - discount) * (nums[0] + nums[1] + nums[2]);
float average_price = total_sales / (nums[0] + nums[1] + nums[2]);
// 输出结果
printf("总销售额为:%.2f元\n", total_sales);
printf("平均售价为:%.2f元\n", average_price);
return 0;
}
```
希望能够帮助您解决问题。
相关问题
蔬菜类商品自动定价与补货问题
根据引用提供的背景信息,商超在蔬菜类商品定价时通常采用的是“成本加成定价”方法。这意味着商超在商品成本的基础上加上一定的利润来确定售价。同时,商超也需要根据蔬菜的保鲜期和品相变化,每天进行补货决策。
要解决蔬菜类商品的自动定价与补货问题,首先需要准确预测销售趋势。根据引用所述,这包括了不同蔬菜品类的销售模式,如季节性销售高峰和低谷。我们需要深入了解哪些蔬菜在特定时间段内销售最活跃,以及它们之间的差异。这可以通过分析历史销售和需求情况来实现。
其次,为了最大化商超的收益,需要确定每个蔬菜品类未来一周的日补货总量和定价策略。这可以通过建立数学模型来解决。可以考虑使用时间序列分析方法,如ARIMA模型,来预测未来一周每个蔬菜品类的销售量。同时,可以利用成本加成定价方法,在商品成本的基础上加上适当的利润来确定售价。
在制定补货策略时,商超需要考虑蔬菜的保鲜期和损耗率等因素。根据引用提供的附件4,可以利用近期的损耗率数据来估计每个蔬菜品类的损耗量,并在补货决策中考虑这些因素。
综上所述,解决蔬菜类商品自动定价与补货问题的关键是准确预测销售趋势,并基于成本加成定价方法和损耗率数据来确定补货总量和定价策略。这可以通过建立数学模型和使用时间序列分析方法来实现。
蔬菜类商品的自动定价与补货决策问题分析
蔬菜类商品的自动定价与补货决策问题分析需要考虑销售总量与成本加成定价的关系以及采集相关数据的帮助。首先,根据引用中的问题2,我们需要分析各蔬菜品类的销售总量与成本加成定价的关系。这可以通过收集历史销售数据和成本数据进行分析来确定。通过分析销售总量与成本加成定价之间的关系,可以找到最佳的定价策略,以实现商超收益最大化。
另外,根据引用中的问题1,蔬菜类商品不同品类或不同单品之间可能存在一定的关联关系。因此,在分析蔬菜各品类及单品销售量的分布规律及相互关系时,我们可以了解不同品类或单品之间的搭配销售情况,为定价和补货决策提供参考。例如,某些蔬菜品类可能在销售时呈现一定的关联性,即一个品类的销售量增加可能会导致其他品类的销售量增加或减少。通过分析这种关联关系,商超可以更好地制定蔬菜商品的补货和定价决策,以满足消费者需求并提高收益。
此外,根据引用中的问题4,为了更好地制定蔬菜商品的补货和定价决策,商超还需要采集其他相关数据。这些数据可能包括但不限于市场需求情况、供应链数据、竞争对手定价策略、促销活动等。这些数据的收集与分析可以帮助商超更准确地预测蔬菜商品的需求和市场趋势,从而更好地制定定价和补货策略。
综上所述,对于蔬菜类商品的自动定价与补货决策问题分析,需要分析销售总量与成本加成定价的关系,了解蔬菜各品类及单品销售量的分布规律及相互关系,并采集其他相关数据来辅助决策制定。这样商超可以更好地制定定价和补货策略,以最大化收益。
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