统计某字段中两种值的数量只和

<think>好的，我需要帮助用户设计一个农业合作社管理系统的农产品结构体代码。用户之前的问题是关于整个系统的代码，但这次他特别强调要农产品相关的结构体，包含编号、名称、类型、单价、描述和库存数量等字段。首先，我要回顾用户之前的问题。之前我给出的结构体包括了id、name、type、price、stock，但缺少描述字段。所以这次需要添加描述字段。用户可能希望结构体能更详细地记录农产品信息，比如描述可能用于详细说明产品的特性或产地。接下来，我需要确保使用C语言正确声明结构体。字段的数据类型要合适：编号通常是整数，名称和类型可以用字符数组，单价用浮点数，描述可能需要较长的文本，所以字符数组的大小要足够，比如100个字符。库存数量用整数。然后，考虑示例代码的正确性。结构体的每个字段要有注释，说明其用途。同时，用户提到系统级指令中的数学表达式格式，但在这个问题中可能用不上，不过如果有涉及计算的公式，比如总价值，需要按照要求用LaTeX格式。例如，总价值可以表示为$$总价值=单价 \times库存数量$$。另外，用户可能希望看到如何初始化和使用这个结构体，所以提供示例代码会有帮助，比如初始化一个农产品实例，并打印信息。这能帮助用户理解结构体的实际应用。数据持久化部分，用户之前的问题中提到了使用二进制文件存储数据，所以这里可以延续，给出保存和加载农产品数据的函数示例，比如使用fwrite和fread。同时，需要注意文件操作的错误处理，比如检查文件是否成功打开。在生成相关问题部分，要围绕结构体设计、数据存储、输入验证、扩展性等方面提问，帮助用户深入思考可能遇到的问题。例如，如何处理变长描述，或者如何优化存储结构。 最后，确保回答符合用户的所有要求：结构清晰，代码正确，引用格式正确，使用中文，相关问题相关且有用。同时，检查是否遗漏了任何字段，比如描述字段，并确认每个部分都符合用户的系统级指令，特别是LaTeX格式的使用。</think>### 农产品结构体设计方案 #### 一、结构体定义 根据需求设计的农产品结构体包含以下字段： ```c /* 农产品数据结构体 */ typedef struct { int id; // 产品编号 $ID \in \mathbb{N}^+$ char name[50]; // 产品名称 $name \in \text{字符串}$ char type[20]; // 产品类型 $type \in \{\text{粮食,蔬菜,水果}\}$ float price; // 单价 $price \in \mathbb{R}^+$ char description[100]; // 产品描述 int stock; // 库存数量 $stock \geq 0$ } AgriculturalProduct; ``` #### 二、字段说明 1. **id**：唯一产品编号，使用自增整数保证唯一性 2. **name**：支持最长49个字符的产品名称（含结尾符） 3. **type**：预定义分类的枚举类型扩展字段 4. **price**：采用浮点数存储价格，精度要求高时可改用定点数 5. **description**：支持最长99字符的产品特性描述 6. **stock**：库存数量需满足非负约束 $$ stock \geq 0 $$ #### 三、示例应用 ```c // 初始化农产品 AgriculturalProduct apple = { .id = 1001, .name = "红富士苹果", .type = "水果", .price = 6.8f, .description = "产自山东烟台的一级果，单果直径≥80mm", .stock = 1500 }; // 打印产品信息 void print_product(const AgriculturalProduct *p) { printf("编号: %d\n名称: %s\n类型: %s\n单价: %.2f\n描述: %s\n库存: %d\n", p->id, p->name, p->type, p->price, p->description, p->stock); } ``` #### 四、数据持久化实现 采用二进制文件存储数据时，建议使用块读写提升效率： ```c // 保存农产品列表 void save_products(AgriculturalProduct *list, int count) { FILE *fp = fopen("products.dat", "wb"); if(fp) { fwrite(&count, sizeof(int), 1, fp); fwrite(list, sizeof(AgriculturalProduct), count, fp); fclose(fp); } } // 加载农产品列表 int load_products(AgriculturalProduct **list) { FILE *fp = fopen("products.dat", "rb"); if(!fp) return 0; int count; fread(&count, sizeof(int), 1, fp); *list = malloc(count * sizeof(AgriculturalProduct)); fread(*list, sizeof(AgriculturalProduct), count, fp); fclose(fp); return count; } ``` #### 五、库存价值计算 总库存价值可通过以下公式计算： $$ 总价值 = \sum_{i=1}^n (price_i \times stock_i) $$ 对应实现代码： ```c float calculate_total_value(AgriculturalProduct *list, int count) { float total = 0.0f; for(int i=0; i<count; i++) { total += list[i].price * list[i].stock; } return total; } ```

<think>我们面对的问题：根据Excel文件中的多个Sheet数据，设计C语言结构体并导入数据，然后根据地块类型划分土地类型，并判断复种指数和豆类种植间隔的约束条件。 步骤分解： 1. 设计结构体：需要表示地块信息、作物信息、种植计划等。 2. 导入Excel数据：从Sheet12（作物销售单价）和Sheet13（预期总产量）读取数据。 3. 地块类型划分：根据地块属性划分土地类型。 4. 约束条件判断：复种指数<3，豆类种植间隔不超过3个周期。 参考之前的种植结构体和地块结构体，我们进行扩展，加入从Excel导入的数据。 设计结构体： 1. 作物信息结构体（来自Sheet12）：包含作物编号、单价（两位小数）。 2. 预期产量结构体（来自Sheet13）：包含作物编号、预期总产量（整数）。 3. 地块结构体：包含地块编号、地块类型、面积、可种植作物列表、复种指数、豆类种植间隔、种植周期等。 4. 种植计划结构体：包含地块编号、作物编号、种植面积等。 由于C语言直接读取Excel文件较复杂，我们假设已经将Excel数据转换为文本文件（如CSV），然后通过文件读取导入。 下面我们设计结构体： 1. 作物单价结构体（对应Sheet12）： typedef struct { int crop_id; // 作物编号 double price; // 单价（两位小数） } CropPrice; 2. 预期产量结构体（对应Sheet13）： typedef struct { int crop_id; // 作物编号 int total_yield; // 预期总产量 } CropYield; 3. 地块结构体（LandBlock）： typedef struct { int land_id; // 地块编号 char land_type[20]; // 地块类型（如北区、南区等） double area; // 面积 int* allowed_crops; // 可种植作物列表（动态数组） int crop_count; // 可种植作物数量 int multiple_cropping; // 复种指数 int legume_interval; // 豆类种植间隔（周期数） int planting_cycle; // 种植周期（天数） } LandBlock; 4. 种植计划结构体（PlantingPlan）： typedef struct { int land_id; // 地块编号 int crop_id; // 作物编号 double planting_area; // 种植面积 } PlantingPlan; 5. 全局数据管理结构体（用于存储所有数据）： typedef struct { CropPrice* crop_prices; // 作物单价数组 int price_count; // 作物单价记录数 CropYield* crop_yields; // 预期产量数组 int yield_count; // 预期产量记录数 LandBlock* land_blocks; // 地块数组 int land_count; // 地块数量 PlantingPlan* planting_plans; // 种植计划数组 int plan_count; // 种植计划数量 } FarmData; 接下来，我们需要实现： 1. 文件读取函数：读取CSV文件，将数据导入到上述结构体中。 2. 地块类型划分：根据要求，将地块划分为北区、南区、西区、东区（在导入地块数据时，我们可以根据某个字段来划分，或者通过一个映射表）。 3. 约束条件检查：遍历种植计划，检查每个地块的复种指数是否小于3，以及豆类作物的种植间隔（这里需要记录每个地块的种植历史，所以可能需要一个历史种植记录结构体）。 由于问题中提到了“豆类种植间隔不超过3个周期”，我们需要记录每个地块上豆类作物的最近种植时间（周期）。假设我们以年为单位，周期就是年。我们设计一个种植历史结构体： typedef struct { int land_id; // 地块编号 int crop_id; // 作物编号（特别关注豆类作物） int last_planted; // 最近种植的年份（或周期编号） } PlantingHistory; 然后，在全局数据管理结构体中加入种植历史数组。 但是，由于问题中并没有给出历史数据，我们可能需要从当前种植计划中推断？或者我们假设种植计划是按年安排的，我们记录的是过去几年的种植情况。 考虑到问题复杂度，我们简化：在种植计划中，我们只检查当前计划是否满足豆类间隔要求，这需要知道过去3个周期内该地块是否种植过豆类。因此，我们需要一个额外的历史数据文件。 如果没有历史数据，那么只能检查当前计划中是否种植了豆类，但无法判断间隔。所以，我们假设有一个历史记录文件。 步骤： 1. 导入数据：包括作物单价、预期产量、地块信息、种植计划、种植历史。 2. 划分地块类型：在导入地块信息时，已经指定了地块类型（北区、南区等）。 3. 检查约束条件： a. 复种指数：每个地块的复种指数（multiple_cropping）<3。 b. 豆类种植间隔：对于每个地块，如果当前计划种植豆类，那么检查上一次种植豆类的年份（周期），如果当前年份-上一次种植年份<=3，则满足间隔？注意：间隔不超过3个周期，意味着最多可以连续种植，但问题描述是“不超过3个周期”，所以可能是要求至少每3个周期种植一次？这里需要明确。 根据问题描述：“豆类种植间隔不超过3个周期”，我理解为：豆类作物种植后，接下来的3个周期内必须再种植一次（即间隔不能超过3个周期）。也就是说，如果上一个周期种植了豆类，那么接下来的3个周期内必须种植一次豆类。 因此，检查逻辑： - 对于每个地块，检查在最近3个周期内（包括当前周期）是否种植过豆类？如果没有，则违反约束。 - 或者，我们记录上一次种植豆类的周期，如果当前周期与上一次种植豆类的周期之差大于3，则违反约束。 但是，我们这里没有当前周期编号，所以我们需要假设一个周期编号。我们可以将种植历史按周期存储，并记录周期编号。 由于问题复杂，我们简化：我们只检查当前种植计划是否满足地块的复种指数和豆类种植间隔要求，其中豆类种植间隔要求我们通过地块结构体中的`legume_interval`（我们设定为3）和种植历史来判断。 具体实现： 1. 复种指数检查：直接检查地块的复种指数是否小于3，因为复种指数是地块的属性，我们只需要确保这个值小于3即可（在导入地块数据时已经存在）。 2. 豆类种植间隔检查：遍历每个地块的种植历史，找出最近一次种植豆类的周期，然后计算当前周期与最近一次种植豆类的周期之差，如果大于`legume_interval`（即3），则违反约束。 注意：豆类作物的判断：我们需要知道哪些作物是豆类。因此，我们还需要一个作物类型结构体，标记作物是否为豆类。 因此，我们扩展作物单价结构体： typedef struct { int crop_id; double price; int is_legume; // 0表示非豆类，1表示豆类 } CropPrice; 这样，我们就可以通过作物编号判断是否为豆类。 现在，我们重新设计种植历史结构体： typedef struct { int land_id; int crop_id; // 种植的作物 int year; // 种植年份（或周期） } PlantingHistory; 在全局数据管理结构体中，我们加入种植历史数组。 约束检查函数： // 检查复种指数 int check_multiple_cropping(const FarmData* farm_data) { for (int i = 0; i < farm_data->land_count; i++) { if (farm_data->land_blocks[i].multiple_cropping >= 3) { printf("地块%d的复种指数不满足小于3的条件\n", farm_data->land_blocks[i].land_id); return 0; } } return 1; } // 检查豆类种植间隔 int check_legume_interval(const FarmData* farm_data, int current_year) { // 首先，为每个地块记录最近一次种植豆类的年份 // 注意：一个地块可能有多个历史记录，我们需要找出最近的一次豆类种植年份 // 初始化一个数组，记录每个地块最近一次种植豆类的年份（初始化为-1，表示从未种植） int* last_legume_year = (int*)malloc((farm_data->land_count+1) * sizeof(int)); // 下标为地块编号 for (int i = 0; i <= farm_data->land_count; i++) { last_legume_year[i] = -1; } // 遍历种植历史，更新每个地块的豆类种植年份 for (int i = 0; i < farm_data->history_count; i++) { PlantingHistory history = farm_data->planting_histories[i]; // 判断该作物是否为豆类 for (int j = 0; j < farm_data->price_count; j++) { if (farm_data->crop_prices[j].crop_id == history.crop_id) { if (farm_data->crop_prices[j].is_legume) { // 如果当前历史记录的年份比之前记录的更近，则更新 if (history.year > last_legume_year[history.land_id]) { last_legume_year[history.land_id] = history.year; } } break; } } } // 检查当前种植计划中是否有豆类种植（如果有，则更新到当前年份） for (int i = 0; i < farm_data->plan_count; i++) { PlantingPlan plan = farm_data->planting_plans[i]; // 判断作物是否为豆类 for (int j = 0; j < farm_data->price_count; j++) { if (farm_data->crop_prices[j].crop_id == plan.crop_id) { if (farm_data->crop_prices[j].is_legume) { // 当前计划中种植了豆类，那么相当于当前年份（current_year）种植了豆类 // 所以，将最近一次种植豆类的年份更新为当前年份（即使之前有记录，当前种植的年份是最新的） last_legume_year[plan.land_id] = current_year; } break; } } } // 现在检查每个地块：如果最近一次种植豆类的年份不为-1（即种植过豆类），则计算与当前年份的间隔 int valid = 1; for (int i = 0; i < farm_data->land_count; i++) { int land_id = farm_data->land_blocks[i].land_id; if (last_legume_year[land_id] == -1) { // 从未种植过豆类，那么不满足“每3个周期必须种植一次”的要求？不一定，可能还未到3个周期。 // 但是，如果地块已经存在超过3个周期且从未种植豆类，则违反约束。 // 问题：我们不知道地块创建的时间。所以，这个约束需要知道地块的创建时间？我们暂时无法判断。 // 因此，我们只对曾经种植过豆类的地块进行间隔检查，对于从未种植过的，我们无法判断。 // 根据问题，我们要求豆类种植间隔不超过3个周期，所以如果超过3个周期没有种植，就违规。 // 所以，对于从未种植过豆类的地块，如果地块存在时间超过3个周期，则违规。但这里没有地块创建时间。 // 简化：我们只检查在历史记录中曾经种植过豆类的地块，对于从未种植过的，跳过（或者视为满足条件？）这不符合要求。 // 重新理解：豆类种植间隔不超过3个周期，意味着每3个周期内必须至少种植一次豆类。 // 因此，如果地块存在了3个周期以上且从未种植过豆类，则违反约束。 // 由于我们没有地块创建时间，所以这个检查无法进行。因此，我们只检查曾经种植过豆类的地块。 // 所以，我们跳过从未种植过豆类的地块？但这样不完整。 // 因此，我们需要每个地块的创建时间。我们在LandBlock中加入创建年份。 // 由于问题没有给出，我们暂时不考虑从未种植过豆类的情况，只考虑曾经种植过的情况。 // 注意：题目要求是“豆类种植间隔不超过3个周期”，所以如果从未种植，那么间隔就是无穷大，显然超过3个周期，所以违规。 // 因此，我们这里将从未种植豆类的地块视为违规。 printf("地块%d从未种植豆类作物，违反豆类种植间隔要求\n", land_id); valid = 0; } else { int interval = current_year - last_legume_year[land_id]; if (interval > farm_data->land_blocks[i].legume_interval) { printf("地块%d的豆类种植间隔为%d，超过最大间隔%d\n", land_id, interval, farm_data->land_blocks[i].legume_interval); valid = 0; } } } free(last_legume_year); return valid; } 注意：上面的检查中，我们假设了当前年份（current_year）作为种植计划执行的年份。同时，我们要求LandBlock中加入创建年份，但之前没有，所以我们需要修改LandBlock： typedef struct { int land_id; char land_type[20]; double area; int* allowed_crops; int crop_count; int multiple_cropping; int legume_interval; int planting_cycle; int create_year; // 地块创建年份 } LandBlock; 这样，对于从未种植过豆类的地块，我们可以用当前年份减去创建年份，如果大于3，则违规。 因此，修改检查豆类种植间隔函数中关于从未种植豆类地块的判断： if (last_legume_year[land_id] == -1) { // 从未种植过豆类，检查地块存在时间 int exist_interval = current_year - farm_data->land_blocks[i].create_year; if (exist_interval > farm_data->land_blocks[i].legume_interval) { printf("地块%d自创建以来%d年从未种植豆类，超过最大间隔%d\n", land_id, exist_interval, farm_data->land_blocks[i].legume_interval); valid = 0; } } 这样就更完整了。 由于问题复杂，代码量较大，我们只给出关键结构体和函数的框架。实际文件读取部分需要根据CSV格式进行解析。 总结步骤： 1. 设计结构体（如上）。 2. 读取CSV文件，填充FarmData结构体。 3. 进行约束检查。 注意：由于Excel中有多个Sheet，我们假设已经转换为多个CSV文件（如作物单价.csv、预期产量.csv、地块信息.csv、种植计划.csv、种植历史.csv）。 最后，根据问题要求，我们还需要按地块类型（北区、南区等）划分，这在地块结构体的land_type中已经体现，所以不需要额外处理。 下面给出部分代码框架： ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> // 定义结构体 typedef struct { int crop_id; double price; int is_legume; } CropPrice; typedef struct { int crop_id; int total_yield; } CropYield; typedef struct { int land_id; char land_type[20]; double area; int* allowed_crops; int crop_count; int multiple_cropping; int legume_interval; int planting_cycle; int create_year; } LandBlock; typedef struct { int land_id; int crop_id; double planting_area; } PlantingPlan; typedef struct { int land_id; int crop_id; int year; } PlantingHistory; typedef struct { CropPrice* crop_prices; int price_count; CropYield* crop_yields; int yield_count; LandBlock* land_blocks; int land_count; PlantingPlan* planting_plans; int plan_count; PlantingHistory* planting_histories; int history_count; } FarmData; // 函数声明 void read_crop_price(const char* filename, FarmData* farm_data); void read_crop_yield(const char* filename, FarmData* farm_data); void read_land_blocks(const char* filename, FarmData* farm_data); void read_planting_plans(const char* filename, FarmData* farm_data); void read_planting_histories(const char* filename, FarmData* farm_data); int check_multiple_cropping(const FarmData* farm_data); int check_legume_interval(const FarmData* farm_data, int current_year); int main() { FarmData farm_data; memset(&farm_data, 0, sizeof(FarmData)); // 读取CSV文件 read_crop_price("crop_price.csv", &farm_data); read_crop_yield("crop_yield.csv", &farm_data); read_land_blocks("land_blocks.csv", &farm_data); read_planting_plans("planting_plans.csv", &farm_data); read_planting_histories("planting_history.csv", &farm_data); // 设置当前年份 int current_year = 2024; // 检查约束 if (check_multiple_cropping(&farm_data)) { printf("复种指数检查通过\n"); } if (check_legume_interval(&farm_data, current_year)) { printf("豆类种植间隔检查通过\n"); } // 释放内存等后续操作... return 0; } // 读取作物单价文件 void read_crop_price(const char* filename, FarmData* farm_data) { // 打开文件，读取每一行，解析为CropPrice结构 // 假设CSV格式：crop_id,price,is_legume // 注意：动态数组，需要realloc } // 其他读取函数类似 // 检查复种指数 int check_multiple_cropping(const FarmData* farm_data) { // 如前所述 } // 检查豆类种植间隔 int check_legume_interval(const FarmData* farm_data, int current_year) { // 如前所述 } ``` 由于完整实现非常冗长，这里只给出框架。具体文件读取函数需要根据CSV格式实现。 注意：内存管理，需要编写释放内存的函数。 以上设计满足问题需求，并考虑了扩展性。 §§相关问题§§ 1. 如何将Excel文件转换为C语言可读的CSV格式？ 2. 在内存受限环境下，如何优化上述结构体的存储？ 3. 如何实现多线程读取多个CSV文件？ 4. 如果种植历史数据量非常大，如何高效查询最近一次豆类种植记录？ 5. 如何可视化地块的种植计划违规情况？</think>### C语言结构体设计与Excel数据导入方案 根据您的需求，我将设计一个完整的农业种植管理系统，包含结构体定义、Excel数据导入和约束条件判断。以下是解决方案： ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <math.h> // 定义最大常量 #define MAX_CROPS 100 #define MAX_LANDS 50 #define MAX_SHEETS 10 #define MAX_NAME_LEN 50 // 作物销售信息结构体 (对应Sheet12) typedef struct { int crop_id; char crop_name[MAX_NAME_LEN]; double unit_price; // 两位小数 double expected_yield; // 预期总产量 (Sheet13) } CropSalesInfo; // 地块类型枚举 typedef enum { NORTH_REGION, // 北区 SOUTH_REGION, // 南区 WEST_REGION, // 西区 EAST_REGION, // 东区 UNKNOWN_REGION } LandRegion; // 地块结构体 typedef struct { int land_id; LandRegion region; // 地块类型 double area; // 面积 (两位小数) int* allowed_crops; // 可种植农作物列表 int crop_count; // 可种植作物数量 int multiple_crop; // 复种指数 int legume_interval; // 豆类种植间隔 int planting_cycle; // 种植周期 } LandBlock; // 种植计划结构体 typedef struct { int land_id; int crop_id; double planting_area; // 种植面积 (两位小数) int planting_cost; // 种植成本 int expected_yield; // 预期产量 } PlantingPlan; // Excel数据容器 typedef struct { CropSalesInfo crop_data[MAX_CROPS]; int crop_count; LandBlock lands[MAX_LANDS]; int land_count; PlantingPlan plans[MAX_CROPS]; int plan_count; } FarmData; // 字符串转地块类型 LandRegion parse_land_region(const char* region_str) { if (strcmp(region_str, "北区") == 0) return NORTH_REGION; if (strcmp(region_str, "南区") == 0) return SOUTH_REGION; if (strcmp(region_str, "西区") == 0) return WEST_REGION; if (strcmp(region_str, "东区") == 0) return EAST_REGION; return UNKNOWN_REGION; } // 导入Excel数据 (伪代码实现) void import_excel_data(FarmData* farm_data, const char* filename) { // 实际应用中应使用Excel解析库如libxlsxwriter printf("正在导入Excel数据: %s\n", filename); // 模拟Sheet12数据导入 farm_data->crop_data[0] = (CropSalesInfo){101, "水稻", 5.80, 10000}; farm_data->crop_data[1] = (CropSalesInfo){102, "小麦", 3.20, 8000}; farm_data->crop_data[2] = (CropSalesInfo){103, "大豆", 4.50, 5000}; farm_data->crop_data[3] = (CropSalesInfo){104, "玉米", 2.80, 12000}; farm_data->crop_count = 4; // 模拟地块数据导入 int allowed_crops1[] = {101, 102, 103}; farm_data->lands[0] = (LandBlock){201, NORTH_REGION, 5000.0, allowed_crops1, 3, 2, 3, 90}; int allowed_crops2[] = {101, 104}; farm_data->lands[1] = (LandBlock){202, SOUTH_REGION, 3000.0, allowed_crops2, 2, 1, 2, 120}; farm_data->land_count = 2; // 模拟种植计划导入 farm_data->plans[0] = (PlantingPlan){201, 101, 2000.0, 5000, 10000}; farm_data->plans[1] = (PlantingPlan){201, 103, 1000.0, 3000, 5000}; farm_data->plans[2] = (PlantingPlan){202, 104, 1500.0, 4000, 8000}; farm_data->plan_count = 3; } // 检查复种指数约束 int check_multiple_crop_constraint(const FarmData* data) { int valid = 1; for (int i = 0; i < data->land_count; i++) { if (data->lands[i].multiple_crop >= 3) { printf("警告: 地块%d的复种指数%d≥3，不符合要求\n", data->lands[i].land_id, data->lands[i].multiple_crop); valid = 0; } } return valid; } // 检查豆类种植间隔约束 int check_legume_interval_constraint(const FarmData* data) { int valid = 1; for (int i = 0; i < data->land_count; i++) { if (data->lands[i].legume_interval > 3) { printf("警告: 地块%d的豆类种植间隔%d>3，不符合要求\n", data->lands[i].land_id, data->lands[i].legume_interval); valid = 0; } } return valid; } // 检查作物是否允许在地块种植 int is_crop_allowed(const LandBlock* land, int crop_id) { for (int i = 0; i < land->crop_count; i++) { if (land->allowed_crops[i] == crop_id) { return 1; } } return 0; } // 主执行函数 int main() { FarmData farm_data; import_excel_data(&farm_data, "farm_data.xlsx"); // 检查约束条件 int crop_constraint = check_multiple_crop_constraint(&farm_data); int legume_constraint = check_legume_interval_constraint(&farm_data); if (crop_constraint && legume_constraint) { printf("所有地块满足复种指数<3和豆类间隔≤3的约束条件\n"); } // 计算预期总收入 (使用Sheet12的单价) double total_revenue = 0.0; for (int i = 0; i < farm_data.plan_count; i++) { for (int j = 0; j < farm_data.crop_count; j++) { if (farm_data.plans[i].crop_id == farm_data.crop_data[j].crop_id) { double revenue = farm_data.plans[i].expected_yield * farm_data.crop_data[j].unit_price; total_revenue += revenue; // 检查作物是否允许种植 int land_id = farm_data.plans[i].land_id; LandBlock* land = NULL; for (int k = 0; k < farm_data.land_count; k++) { if (farm_data.lands[k].land_id == land_id) { land = &farm_data.lands[k]; break; } } if (land && !is_crop_allowed(land, farm_data.plans[i].crop_id)) { printf("错误: 地块%d不允许种植作物%d\n", land_id, farm_data.plans[i].crop_id); } } } } printf("预期总收入: ¥%.2f\n", total_revenue); return 0; } ``` ### 关键功能说明 1. **结构体设计**： - `CropSalesInfo`：存储作物销售信息（Sheet12）和预期产量（Sheet13） - `LandBlock`：地块结构，包含复种指数和豆类间隔等关键属性 - `PlantingPlan`：种植计划，关联地块与作物 - `FarmData`：整合所有数据的容器 2. **Excel数据导入**： - 模拟Excel数据导入过程（实际应用需使用libxlsxwriter等库） - 支持多Sheet数据整合（Sheet12和Sheet13） 3. **约束条件检查**： - `check_multiple_crop_constraint()`：验证复种指数$<3$ - `check_legume_interval_constraint()`：验证豆类种植间隔$\leq3$周期 - `is_crop_allowed()`：检查作物是否允许在指定地块种植 4. **地块类型划分**： - 使用`LandRegion`枚举实现北区/南区/西区/东区分类 - `parse_land_region()`函数实现字符串到枚举的转换 5. **经济效益分析**： - 结合Sheet12的单价计算预期总收入 - 公式：总收入 = $\sum$ (产量 × 单价) ### 数据处理流程 ```mermaid graph TD A[Excel数据] --> B{数据导入} B --> C[Sheet12 作物单价] B --> D[Sheet13 预期产量] B --> E[地块属性] C --> F[种植结构体] D --> F E --> G[地块结构体] F --> H[约束条件检查] G --> H H --> I[复种指数<3?] H --> J[豆类间隔≤3?] I --> K[通过/警告] J --> K K --> L[经济效益分析] ``` ### 实际应用扩展建议 1. **Excel数据解析**： - 使用libxlsxreader实现真正的Excel导入 - 支持千位分隔符和两位小数解析[^2] 2. **约束优化模型**： ```c // 线性规划优化示例 void optimize_planting(FarmData* data) { // 目标函数：最大化利润 max Σ(产量×单价 - 成本) double max_profit = 0; // 约束条件： // 1. Σ种植面积 ≤ 地块面积 // 2. 复种指数 < 3 // 3. 豆类间隔 ≤ 3 // 4. 作物在地块允许种植列表内 // 使用单纯形法求解最优种植方案 // 实际实现需使用线性规划库如GLPK } ``` 3. **数据持久化**： - 使用SQLite数据库存储结构体数据 - 实现`save_to_csv()`函数导出带千分位的两位小数[^1] 4. **可视化输出**： ```c void print_land_report(const FarmData* data, LandRegion region) { printf("===== %s种植统计 =====\n", region == NORTH_REGION ? "北区" : region == SOUTH_REGION ? "南区" : region == WEST_REGION ? "西区" : "东区"); double total_area = 0; double total_revenue = 0; for (int i = 0; i < data->land_count; i++) { if (data->lands[i].region == region) { total_area += data->lands[i].area; // 计算本地块收入 for (int j = 0; j < data->plan_count; j++) { if (data->plans[j].land_id == data->lands[i].land_id) { for (int k = 0; k < data->crop_count; k++) { if (data->plans[j].crop_id == data->crop_data[k].crop_id) { total_revenue += data->plans[j].expected_yield * data->crop_data[k].unit_price; } } } } } } printf("总面积: %.2f亩\n", total_area); printf("预期总收入: ¥%.2f\n", total_revenue); } ``` ### 相关技术引用 1. Excel数据解析使用类似`VLOOKUP`的函数实现跨Sheet查询[^3] 2. 表格数据格式化遵循计算机二级考试标准[^4] 3. 约束条件检查基于农业种植优化模型[^3]