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  • 解析文件中的价格数据,并计算平均价格 文件内容为: 为了兼容性,以下代码将读到的字符串转为UTF-8 package analysis; import java.io.*; import java.util.*; public class analysis { public static void ...

    解析文件中的价格数据,并计算平均价格

    文件内容为:
    在这里插入图片描述
    为了兼容性,以下代码将读到的字符串转为UTF-8

    package analysis;
    
    import java.io.*;
    import java.util.*;
    public class analysis {
    
    	public static void main(String[] args) {
    		RandomAccessFile file = null;
    		Scanner sc = null;
    		int count = 0;	//计数共有几个数字
    		double sum = 0;	//总的价值
    		try
    		{
    			file = new RandomAccessFile("test.txt","r");	//只读打开文件test.txt
    			StringBuilder sb = new StringBuilder();			//定义一个字符串缓存,将字符串存放缓存中
    	        String s = null;								//临时变量
    	        byte b[];										//临时字符数组
    	        while ((s = file.readLine()) != null) 
    	        {											//逐行读取文件内容,不读取换行符和末尾的空格
    	        	b = s.getBytes("iso-8859-1");			//重新编码  防止乱码
    				String content = new String(b,"UTF-8");	//将字符数组转化为字符串
    	            sb.append(content + "\n");				//将读取的字符串添加换行符后累加存放在缓存中
    	        }
    	        file.close();	//关闭文件
    	        String str = sb.toString();//转化为string类型
    			double price = 0;
    			System.out.println("读取到文件内容为:\n\n"+str);
    			sc = new Scanner(str);
    			sc.useDelimiter("[^0123456789.]+");//以非数字作为分隔符
    			while(sc.hasNextDouble())	//读不到double类型时结束循环
    			{
    				price = sc.nextDouble();//读到的double类型赋值给price,若不是自动转为double
    				count++;
    				sum += price;
    				System.out.println(price);
    			}
    			double aver = sum / count;
    			System.out.println("平均价格为:"+aver);
    		}
    		catch(Exception e)
    		{
    			System.out.println(e);
    		}
    		
    	}
    
    }
    

    运行结果

    读取到文件内容为:
    
    商品列表:
    电视机,2567元/台
    洗衣机,3562元/台
    冰箱,6573元/台
    
    2567.0
    3562.0
    6573.0
    平均价格为:4234.0
    
    

    可否有更简便的方法???

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  • 计算2支股票的M天运动平均价格

    千次阅读 2018-12-18 20:31:17
    要求按开盘和收盘,分别计算每支股票的每个日期对应的M天移动平均价格。 假定两个股票数据如下: 日期 开盘/收盘 第1支股票价格S1 第2支股票价格S2 2004/7/29 close 6 4 2004/7/25 close ...

    题目描述

    给定2支股票的开盘价和收盘价的N天历史数据,

    要求按开盘和收盘,分别计算每支股票的每个日期对应的M天移动平均价格。

    假定两个股票数据如下:     

    日期            开盘/收盘      1支股票价格S1       2支股票价格S2

    2004/7/29       close        6      4

    2004/7/25       close        2      6

    2004/7/26       open 8      12

    2004/7/30       open 2      4

    2004/7/27       close        8      10

    2004/7/28       open 4      2

    M=2天计算移动平均价格,按先开盘,后收盘价,输出如下:(若某日期之前,没有M-1条的记录(日期不用连续),则不用输出)

    2004/7/28       open 6      7

    2004/7/30       open 3      3

    2004/7/27       close        5      8

    2004/7/29       close        7      7

    其中, 2004/7/28日的S1的值为(8+4)/2 = 6 即将2004/7/28和(最近1条记录2004/7/26,最近2条记录,最近M-1条记录)的价格,求和并计算平均。

    输入

    1行:N天记录   M天平均

    2行到N+1行:N2支股票的开盘与收盘价格(注意日期是无序的)

    6  2

    2004/7/29       close        6      4

    2004/7/25       close        2      6

    2004/7/26       open 8      12

    2004/7/30       open 2      4

    2004/7/27       close        8      10

    2004/7/28       open 4      2

    输出

    每个日期的最近M条记录(包括该日期的价格在内)的平均价格(若某日期之前没有M-1条的记录(日期不用连续),则不用输出)

    2004/7/28       open 6      7

    2004/7/30       open 3      3

    2004/7/27       close        5      8

    2004/7/29       close        7      7

    样例输入

    6  2

    2004/7/29    close 6  4

    2004/7/25    close 2  6

    2004/7/26    open 8  12

    2004/7/30    open 2  4

    2004/7/27    close 8  10

    2004/7/28    open 4  2

    样例输出

    2004/7/28 open 6 7

    2004/7/30 open 3 3

    2004/7/27 close 5 8

    2004/7/29 close 7 7

    题目意思:

    输入的6代表后面有6行数据

    输入的2代表需要找每个日期的前2条(当前记录算1条,所以只需往前找一条)状态相同(同为close或同为open)的记录的平均值

    输出的顺序是按日期从小到大输出,且先输出从小到大的状态为open的记录,后输出从小到大的状态为close的记录

    关键就是需要对日期进行排序,按从小到大排序,后面的取平均值则为简单的逻辑设计

    #include <iostream>
    #include <vector>
    #include <string>
    #include <sstream>
    using namespace std;
    
    void test()
    {
        int t1,t2;
        cin>>t1>>t2;
        int *n1,*n2,*n3,*n4,*n5;
        n1=new int[t1];    //存年
        n2=new int[t1];    //存月
        n3=new int[t1];    //存日
        n4=new int[t1];    //存第一个数
        n5=new int[t1];    //存第二个数
        string *s1,*s2;
        s1=new string[t1];    //存年月日字符串
        s2=new string[t1];    //存状态字符串
    
        int a1,a2;
        for(int i=0;i<t1;i++)
        {
            cin>>s1[i]>>s2[i]>>n4[i]>>n5[i];    //s1为日期,s2为状态,n4和n5为值
            string temp = s1[i].substr(0,4);    //将年月日转为int型存到n1,n2,n3数组中,由于后台数据只有日期是不同的,所以只需要将日期存到n3数组就行,n1和n2暂时用不到
            stringstream sss;
            temp = s1[i].substr(7,9);
            sss<<temp;
            sss>>n3[i];
        }
        for(int i=0;i<t1;i++)
        {
            for(int j=0;j < t1-i-1;j++)
            {
                if(n3[j]>n3[j+1])    //按日期n3进行冒泡排序,排序时除了要交换n3,还需要交换状态s2,还有数值n4和n5
                {
                    swap(n3[j],n3[j+1]);
                    swap(s1[j],s1[j+1]);
                    swap(s2[j],s2[j+1]);
                    swap(n4[j],n4[j+1]);
                    swap(n5[j],n5[j+1]);
                }
            }
        }
    //    cout<<endl;
    //    for(int i=0;i<t1;i++)
    //        cout<<s1[i]<<' '<<s2[i]<<' '<<n4[i]<<' '<<n5[i]<<endl;
    //    cout<<endl;
        int coun,sum1,sum2;
        for(int i = 1; i < t1; i++)        //按日期从小到大先将open状态的平均值输出
        {
            sum1 = n4[i], sum2 = n5[i];
            coun = 0;
            if(s2[i]=="close")
                continue;
            for(int j = i-1; j >= 0; j--)
            {
                if(s2[j] == "open")
                {
                    coun++;
                    sum1 += n4[j];
                    sum2 += n5[j];
                }
                if(coun == t2-1)
                    break;
            }
            if(coun == t2-1)
            {
                cout<<s1[i]<<' '<<s2[i]<<' '<<sum1/t2<<' '<<sum2/t2<<endl;
            }
        }
        for(int i = 1; i < t1; i++)       //按日期从小到大再将close状态的平均值输出
        {
            sum1 = n4[i], sum2 = n5[i];
            coun = 0;
            if(s2[i]=="open")
                continue;
            for(int j = i-1; j >= 0; j--)
            {
                if(s2[j] == "close")
                {
                    coun++;
                    sum1 += n4[j];
                    sum2 += n5[j];
                }
                if(coun == t2-1)
                    break;
            }
            if(coun == t2-1)
            {
                cout<<s1[i]<<' '<<s2[i]<<' '<<sum1/t2<<' '<<sum2/t2<<endl;
            }
        }
    }
    int main()
    {
        test();
    	return 0;
    }
    

     

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  • 标准价:价值计算当物料执行标准价的时候,系统使用如下方式计算物料价值 移动平均价 Changing the Type of Price Control Value Calculation: Goods Receipt Before Invoice ReceiptPurchase order:100 pieces of ...
      
    

    标准价:价值计算

    当物料执行标准价的时候,系统使用如下方式计算物料价值

     

    移动平均价

     

    Changing the Type of Price Control

     

    Value Calculation: Goods Receipt Before Invoice Receipt

    Purchase order:100 pieces of material A at $10/piece

    Goods receipt:70 pieces

    The value of the goods receipt is calculated as follows:

    70 pieces x $10/piece = $700

     

    Value Calculation: Invoice Receipt Before Goods Receipt

    Purchase order:100 pieces of material A at $10

    Invoice:50 pieces at $12/piece = $600

    Goods receipt:70 pieces

    The value of the goods receipt is calculated as follows:

    50 pieces x $12/piece + 20 pieces x $10/piece

    = $800

     

    采购订单收货

    Goods Receipt Without Price Variance 

     

    价格:

    5000/1000 = 2000/400 = (5000 + 2000)/(1000 + 400) = 5.00

     

    Goods Receipt with Price Variance

     
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  • 移动平均价

    千次阅读 2012-08-23 09:42:27
    移动平均价是SAP系统根据移动平均法计算出的物料价格。包括在收货及收发票中的计价过程和在生产过程中的计价过程。 简介  移动平均价是SAP系统根据移动平均法计算出的物料价格。在建立每一种物料时,会计部分...

    移动平均价是SAP系统根据移动平均法计算出的物料价格。包括在收货及收发票中的计价过程和在生产过程中的计价过程。

    简介

      移动平均价是SAP系统根据 移动平均法计算出的物料价格。在建立每一种物料时,会计部分可设定选用移动平均价格(Moving Average Price)还是用计划/标准价格(Standard Price)计价。选择相应的方法后,如果该物料已经有历史记录,在会计部分还可以显示该物料的单价和库存。

    收货及收发票的计价过程

      1、当采购主管在SAP中建立采购订单时,首先要估计(Accrual)每一种物料的价格、运费及杂费。系统根据采购数量计算出总价值。   2、收货时,根据实际收货数量录入系统,系统依据采购订单价格计算出采购物料的总价值。下面举例说明这一过程。

    收货过程

      · 在物料凭证中反映为原料库物料增加。   · 在会计凭证中一方面反映存货中该种物料的数量及金额增加,另一方面反映暂估应付账款的增加。暂估应付款(GR/IR)是资产负债表中的可抵消科目。   · 移动平均价格被重新计算。    计算过程为  New M.A.P=(100x2.00+100x2.40)/(100+100)=2.20   3.当收到供应商提供的发票后,首先检查发票中的物料数量与系统中收货的数量是否一致。确认无误后录入系统。

    收发票过程

      · 系统会重新计算存货总价值。如果估计的价格大于发票价格,其差额系统会依据订单冲减库存中物料的价值;反之,该差异会被分配到库存中的物料价值中。   · 暂估应付账款科目被抵消和清除。   · 依据发票金额,系统将该笔货款传送到应付账款模块。   · 依据发票价格,移动平均价格重新被计算。   计算过程   New M.A.P=(100x2.00+100x2.20)/(100+100)=2.10

    在生产过程中的计价

      在生产过程中,从原材料开始加工到产成品完成,按照工艺流程和生产步骤,会存在多种在产品形态,不同的形态的在产品消耗的活劳动和物耗劳动的价值构成了其生产成本。SAP系统中,生产不同的在产品主要依据生产订单,生产订单通过MRP运行产生,系统根据标准物料清单,计算出生产该订单的产品所耗的标准材料数量,和标准的工时。当该订单完成时通过一个“确认功能 ”(Confirmation),执行该功能后,系统增加库存中的新产品,减少所耗材料的库存。同时生成物料凭证和会计凭证。从会计凭证看,这也是一个生产成本计算分配的过程。但此时的新产品的库存价格并不是真正的移动平均价格,需要通过“调整功能”(Settlement),将新产品的价格调整为移动平均价格。该功能不产生物料凭证,仅产生会计凭证,也就是说仅对库存价格和生产成本计算有影响。一般来说,一个生产订单依靠一道工序,当每一个订单被完成后,在系统中必须执行这两个功能,而且次序不能弄错。另外,一定要按生产订单的流程顺序来执行,否则计算的半成品和相应产成品的价格是错误的,从管理角度讲,影响客户获利能力的正确分析;从财务角度讲,导致产品销售成本错误,产品边际贡献错误,利润总额,所得税,净利润等一系列的数据错误。   1.生产订单10000号要求生产产品Dummy 100个。根据物料清单100个Dummy消耗100个A,50个B。直接人工和制造费用暂不考虑。

    订单完成确认过程

      订单完成确认过程(Confirmation)   库存余额: · Dummy 材料的移动平均价没有变化,库存数量增加100个,金额增加了为 100*2.20=220.00。   · 该移动平均价为存货增加前价格2.20元。   · 原材料A和B的库存数量减少。   · 变动成本科目产生差异为80.00。

    价格差异调整过程

      价格差异调整过程(Settlement):   库存余额: · Dummy的移动平均价发生变化。该物料的库存价值被冲减80元   其移动平均价计算过程为:   New M.A.P=(库存原值+新增价值-与所耗材料价值差异)/期初库存量+新增库存价值 =(220+220-80)/100+100=1.80   也就是说:   New M.A.P(库存原值+所耗材料价值)/期初库存量+新增库存价值 =(220+100*1.00+50*0.80)/100+100=1.80   · 变动成本科目为零。   · 此步骤对库存材料数量没有影响,仅调整价值。   标准成本法在生产过程中的计价比较容易理解。原材料按照标准价格发货到生产订单,这时原材料减少,变动成本增加;在生产订单结束确认后,产生的产成品按标准价格计价,同时变动成本减少;原材料标准价格与产成品之间的标准价格差异均被转到当期的损益中。   移动平均价格和标准价格计价的主要区别是,移动平均价主要通过当前收货价格计算得出,基本接近于的市场价格;但建立采购订单时如果估计价格与实际价格相比过高或过低,在收到发票前会造成系统存货价格不准。而标准价格是一种计划价格,标准价格与实际价格的差异不再分配到存货中,直接转到当期损益。如果标准价格制定合理,通过分析该差异,可以对采购部门和生产部门进行考核,促使其降低采购成本,节约支出。但标准价值计算的存货不能准确反映当时市场价格。
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  • SAP S/4 HANA的移动平均价

    千次阅读 2018-10-12 16:46:23
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空空如也

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如何计算平均价