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按天统计打卡时间,求大神教
2019-12-26 16:27

B1--股票类(封装)(时间限制:1000ms内存限制:65536KB)描述设计一个名为Stock的类。这个类包括:一个名为symbol的字符串数据域表示股票代码;一个名为name的字符串数据域表示股票名字;一个名为previousClosingPrice的double类型数据域存储前一日的股票值;一个名为currentPrice的double类型数据域,存储当前的股票值;创建一支有特定代码和名字的股票构造方法;一个名为getChange()的方法返回从previousClosingPrice到currentPrice值的变化。根据输入数据创建一个Stock对象,输出股票基本信息和股票值的变化。!!!注意:输入输出部分尽量直接拷贝参考代码后修改进行,以免因为符号不一致造成错误。输入输入一个股票的信息,以英文逗号为分隔输入语句示例:Scanners=newScanner(System.in);Stringinfomation=s.nextLine();String[]info=infomation.split(",");Stockstock=newStock(info[0],info[1]);floatcurrent=(Float.parseFloat(info[2]));floatprevious=(Float.parseFloat(info[3]));输出根据股票涨跌,输出股票相关信息,具体如下--输出内容:System.out.print("股票代号:"+stock.getSymbol());System.out.print(";股票名称:"+stock.getName());System.out.print(";当前价格:"+stock.getCurrentPrice());if(stock.getChange()==1)System.out.print(";涨/跌:涨");elseif(stock.getChange()==-1)System.out.print(";涨/跌:跌");elseSystem.out.print(";涨/跌:平");难度一般输入示例2019001,Java,3.5,3.45输出示例股票代号:2019001;股票名称:Java;当前价格:3.5;涨/跌:涨完成代码:

ID员工ID上班日期上班打卡时间下班打卡时间112019-5-12019-5-107:452019-5-117:45222019-5-12019-5-107:552019-5-117:42332019-5-12019-5-107:492019-5-117:47412019-5-22019-5-207:452019-5-117:45522019-5-22019-5-218:552019-5-307:42得到如下表:员工ID1234。。。。。。。。。。。31107:4507:4517:4517:45207:5518:5517:4207:42307:4917:47

标题:MicrosoftSQLServerManagementStudio------------------------------附加数据库对于服务器“DELL”失败。(Microsoft.SqlServer.Smo)有关帮助信息,请单击:+SQL+ServerProdVer=11.0.3000.0+((SQL11_PCU_Main).121019-1325+)EvtSrc=Microsoft.SqlServer.Management.Smo.ExceptionTemplates.FailedOperationExceptionTextEvtID=附加数据库+ServerLinkId=20476------------------------------其他信息:执行Transact-SQL语句或批处理时发生了异常。(Microsoft.SqlServer.ConnectionInfo)------------------------------无法升级数据库'netkuwoyinyuexns',因为此版本的SQLServer不支持该数据库的非发布版本(539)。不能打开与此版本的sqlservr.exe不兼容的数据库。必须重新创建该数据库。无法打开新数据库'netkuwoyinyuexns'。CREATEDATABASE中止。(MicrosoftSQLServer,错误:950)有关帮助信息,请单击:%20SQL%20ServerEvtSrc=MSSQLServerEvtID=950LinkId=20476求大神们指点迷津

改进的遗传算法在路径优化问题中的应用!仿真结果应该是三个图一个是没改进的城市路线一个是改进的城市路线还有一个是路线总和对比我的少了一个没改进的城市路线对比!求大神指点原因!跪求!!!仿真主程序如下:%%清除之前的记录closeall;clearall;clc;%%输入数据globalcordMN=20;%点的个数cord=rand(MN,2).*100;%坐标tic%%编码方式顺序lizisize=size(cord,1);%变量个数%设置变量、基因的取值范围,0-100.给定ceil(log2((100-0)/1))*lizisize%%算法系数popsize=200;%种群大小Generationnmax=1000;%变异代数pcrossover=0.4;%交叉概率0.3-0.8pmutation=0.2;%变异概率0.01-0.2%%范围以及定义初始代population=zeros(popsize,lizisize);%随机数forii=1:popsizepopulation(ii,:)=randperm(lizisize);end%随机产生的初始代%%开始迭代Generation=1;f_mean=zeros(1,Generationnmax);%平均值f_best=zeros(1,Generationnmax);%最优解whileGenerationGenerationnmax+1[fitness,fitvalue,cumsump]=fitness_all(population);%计算目标值f_mean(Generation)=mean(fitness);%计算此代的平均值[澳门新葡新京,gbest1,num1]=min(fitvalue);%计算此代的最优解f_best(Generation)=gbest1;%存储最优解bestsofar=population(num1,:);%最初最优的决策%更迭算子smnew=zeros(1,lizisize);forj=1:2:popsizeseln=selection(population,cumsump);%选择操作scro=crossover_GA(population,seln,pcrossover);%交叉操作smnew(j,:)=mution_GA(scro(1,:),pmutation);%变异操作smnew(j+1,:)=mution_GA(scro(2,:),pmutation);%变异操作endpopulation=smnew;population(1,:)=bestsofar;%%改进1numa=randperm(popsize-1,1)+1;fori=[1,numa][burft,~]=fit_all(population(i,:));forj=1:40burf=mution_GA(population(i,:),1);[burft1,~]=fit_all(burf);ifburft1burftpopulation(i,:)=burf;burft=burft1;endendend%%改进3Generation=Generation+1;Generationend[fitness,~]=fitness_all(population);[~,num4]=min(fitness);[f1,road]=fit_all(population(num4,:));%now_best=road;time=toc;figure(1);hand1=plot(1:Generation-1,f_best);set(hand1,'color','b','linestyle','--','linewidth',1.0,'markersize',2)title('路径优化')holdon;xlabel('种群代数');ylabel('目标值');legend('最优目标值');boxoff;holdoff;figure(2)fori=1:lizisize-1plot([cord(bestsofar(i),1),cord(bestsofar(i+1),1)],[cord(bestsofar(i),2),cord(bestsofar(i+1),2)],...'color','b','linestyle','-','linewidth',1.0,'markersize',2);holdonendplot([cord(bestsofar(1),1),cord(bestsofar(end),1)],[cord(bestsofar(1),2),cord(bestsofar(end),2)],...'color','b','linestyle','-','linewidth',1.0,'markersize',2);holdontitle('路径优化')%%%%$$e^{pii}+1=0$$%xlabel('种群代数');ylabel('目标值');legend('最优目标值');boxoff;holdoff;