控制台程序移植到MFC下的问题

Question

需要把控制台的程序变成MFC对话框程序，希望能按个BUTTON 让输出的结果显示在EDIT中，（能不用数组吗？）下附KMEANS.CPP  MAIN.CPP
望达人帮助。kmeans.cpp
#include <math.h>
#include <stdlib.h>
#include <stdio.h>
#include <iostream>
#include "point.h"
#include "kmeans.h"
#include "cluster.h"
#include <time.h>const int   KMeans::maxIters = 250;
const float KMeans::convergenceThreshold = 0.00001;
const int   KMeans::numKMeans = 10;
const long  KMeans::seed = 123454321;
KMeans::KMeans(char* s ) : s(s) { 
  DataFp = NULL;
  srand(seed);
  numIters = 0;
  numPoints = 0;
  
  // 读文件S的第一行，这里声明了所有点的维度。
  if ((DataFp = fopen( s, "r")) == NULL) {
    perror("Unable to open data file ");
    std::cout << s << std::endl;
    exit(1);
  }
  
  fscanf(DataFp, "%i", &dimensions);
  //数据的首要信息就是数据点的ID！！！
  data = new float[dimensions];
  means = new float[dimensions];
  stdev = new float[dimensions];
 
  for(int i = 0; i < dimensions; i++) {
    means[i] = 0;
    stdev[i] = 0;
  }
  
  readPoints();
}/**
 * 在向量中选择预置点
 */
void KMeans::initClusters (void) {
  //选择任意点
  clusters.clear();
  
  int *randNums = new int[numClusters];
  
  for(int i = 0; i < numClusters; i++) {
    int random  = rand()%numPoints;
    for (int j = 0; j < i; j++) {
      if (random == randNums[j]) {
i--;
continue;
      }
      randNums[i] = random;
    }
    Point* randpoint = points[random];
    Cluster *c = new Cluster(dimensions, randpoint->copy(), i);
    clusters.push_back(c);
  }
}/**
 * 读取文本文件中的点，预置S向量'points'
 */
void KMeans::readPoints (void) {
  
   Point *p;
   
   while ((p = getPoint()) != NULL) {
     numPoints++;
     points.push_back(p);
   }
   if (numPoints == 0) {
     printf("No points in %s\n", s);
     exit(0);
   }
   standardizePoints();
}/**
 * 读取文件数据
 */
Point* KMeans::getPoint(void) {
  float tmp;
  float ID;  //标记点
  if ((fscanf(DataFp, "%f", &tmp) != 1)) {
    return NULL;
  } else {
    ID = tmp;
  }  for (int i = 0; i < dimensions; i++) {
    if ((fscanf(DataFp, "%f", &tmp) != 1)) {
      return NULL;
    } else {
      means[i] += tmp;
      data[i] = tmp;
    }
  }  Point *p = new Point(dimensions);
  p->init(ID, data);
  return p;
}/**
 * 返回读取点的个数
 */
int KMeans::getNumPoints(void) {
  return numPoints;
}/**
 * 返回P最接近的点，P非NULL
 */
int KMeans::closestCluster(Point *p) {
  float lowestDist = -1;
  int closestCluster = 0;  for (int i = 0; i < numClusters; i++) {
    Cluster *c = clusters[i];
    float dist = c->distanceSquared(p);
    if (lowestDist == -1) {
      lowestDist = dist;
    } else if (dist < lowestDist) {
      lowestDist = dist;
      closestCluster = i;
    }       
  }
  return closestCluster;
}
  
KMeans::~KMeans() {
  for (int i = 0; i < numPoints; i++) {
    delete(points[i]);
  }
}/**
 * 返回包含所有点的向量
 */
std::vector<Point*> KMeans::getPoints(void) {
  return points;
}/**
 * 迭代Kmeans算法. 
 */
void KMeans::iterate (void) {
  numChanges = 0; //在这次迭代中类成员变化情况
  
  for(int i = 0; i < numClusters; i++) {
    clusters[i]->refresh();
  }
  
  for (i = 0; i < numPoints; i++) {
    Point *curpoint = points[i];
    int clusterNum = closestCluster(curpoint);
    if(curpoint->getClusterNum() != clusterNum) {
      numChanges++;
      curpoint->setClusterNum(clusterNum);
    }
    clusters[clusterNum]->addPoint(curpoint);
  }
  
  for(i = 0; i < numClusters; i++) {
    clusters[i]->calculateMeans();
  }
}/**
 * 返回在最大迭代中成员在类中的变化情况
 */
int KMeans::getNumChanges(void) {
  return numChanges;
}/**
 * 连带类情况，输出所有点
 */
void KMeans::outputPoints (void) {
  for (int i = 0; i < numPoints; i++) {
    points[i]->print();
  }
}/**
 * 执行一个K类的点集
 */
void KMeans::doCluster(int k) {
  
  numClusters = k;
  float minError = -1;
  int *clusterInfo = new int[numPoints];
  
  if (numPoints <= numClusters)
    numClusters = numPoints;  //执行算法返回一个最优的
  for(int j = 0; j < numKMeans; j++) {
    
    initClusters();
    
    //算法运行直到算法收敛    float prevError = -1; //迭代出错
    for (numIters = 0; numIters < maxIters; numIters++) {
iterate();

if (prevError == -1) 
  prevError = sumErrors();
else if ( getNumChanges() == 0 || 
  prevError - sumErrors() < convergenceThreshold) {
  break;
}
    } 
    
    //最好类的信息    float sum = sumErrors();
    
    //printf("number of changes is %i\n", getNumChanges());
    //printf("number of iterations is %i\n", numIters);
    if (minError == -1 || sum < minError) {
      minError = sum;
      for(int i = 0; i < numPoints; i++) {
clusterInfo[i] = points[i]->getClusterNum();
      }
    }
  }
  
  //重建最佳类  for (int i = 0; i < numClusters; i++) {
    clusters[i]->refresh();
  }
  
  for (i = 0; i < numPoints; i++) {
    clusters[clusterInfo[i]]->addPoint(points[i]);
  }
  
  for (i = 0; i < numClusters; i++) {
    clusters[i]->print();
    printf ("\n");
  }
}
  
/**
 * 计算方差和
 */
float KMeans::sumErrors(void) {
  float sumError = 0;
  for (int i = 0;  i < numClusters; i++) 
    sumError += clusters[i]->calculateError(); 
  return sumError;
}/* 反回一个数的绝对值 */float KMeans::absolute(float x) {
  if (x < 0 )
    return -x;
  else 
    return x;
}/**
 * 标准化所有的点 
 */
void KMeans::standardizePoints() {
  
  //计算均值
  for (int i = 0; i < dimensions; i++) {
    means[i] = means[i]/numPoints;
  }
  
  //计算标准方差 (actually the mean absolute
  //deviation which is sum(Xi - Mi)/n
  float *tmpdata;
  for(i = 0; i < numPoints; i++) {
    tmpdata = points[i]->getData();
    for (int j = 0; j < dimensions; j++) {
      stdev[j] += absolute(tmpdata[j] - means[j]); 
  //绝对差平均化
      /* stdev[j] += pow((tmpdata[j] - means[j]), 2); //偏差标准化 */
    }
  }  //计算偏差
  for (i = 0; i < dimensions; i++) {
    stdev[i] = stdev[i]/numPoints; //mean absolute deviation
    /* stdev[i] = pow(stdev[i], 0.5)/(numPoints - 1); //standard deviation */
  }  //标准化数据
  for(i = 0; i < numPoints; i++) {
    tmpdata = points[i]->getData();
    for(int j = 0; j < dimensions; j++) {
      if (stdev[j] == 0) {
//类中没变量，0输出
tmpdata[j] = 0;
      } else {
tmpdata[j]  = (tmpdata[j] - means[j]) / stdev[j];
      }
    }
  }  
}
main.cpp
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <stdio.h>
#include "kmeans.h"
#include "point.h"int main(int argc, char *argv[]) {
 
  char* s = argv[1];
  int numClusters = atoi(argv[2]);
    
  KMeans *km = new KMeans ( s );
  km->doCluster(numClusters);
}

Answer 1

MFC中　你把所有的代码都放到到MianDlg．cpp中（你的ＭＦＣ文件名是main)，具体语法和控制台一样，而且有个类叫CMainDlg他就是和你建立的对话框是对应的
然后就拖控件，，用事件响应函数把得到的结果帮到ＥＤＩＴ中

Answer 2

其实要把控制台程序移植到MFC下主要修改的只是输出方式,
可建立一个MFC EXE的项目,再将你的代码加入到项目当中(要加入一些预编译语句).
关键是修改你的程序的输出方式,即在按键的响应程序当中,要将结果输出到EDIT中.