2011|08|
2013|10|11|12|
2014|01|02|03|04|05|06|07|08|09|10|11|12|
2015|01|02|03|05|06|07|08|09|10|11|12|
2016|01|03|04|05|06|07|08|09|10|11|12|
2017|01|02|03|04|05|06|07|08|09|10|11|12|
2018|01|02|03|04|05|06|07|08|09|10|11|12|
2019|01|02|03|04|05|06|07|08|09|

2017-06-01 // double の場合は"%lf"でないと値が取れない (%fにするとゼロになる) [長年日記]

void make_cart()
{
  CART cart = {}; // クリア
 
  // 以下2行は共通
  cart.person_number = 0;
  cart.prev_station_time = cart.next_station_time = standard_time;
  cart.cart_speed = default_cart_speed;
 
#if 1
 
  FILE *fp;
  const char *fname = "cart_info.csv";
  char name[10];
  int line, station;
  char direction[10];
  double speed;
  
  fp = fopen( fname, "r" );
  if( fp == NULL ){
    printf( "%sファイルが開けません\n", fname );
    exit(-1);
  }
  
  /*
    fscanf()やscanf()関数には%dや%sなどの、
    変換文字(変換仕様)と言われる指定方法があります。
    その中に、%[^...] という変換文字があり、カッコ内の文字以外を読み込むという意味です。
 
    つまり、%[^abc] の場合は、「abc」以外の文字を読み込むという指定が出来ます。
    これを、CSVファイル読み込みにも利用してみます。
  */
 
  int ret;
  int cart_number = 0;
 
 
  // 1行ステップ、捨て行
  char dummy_line[100];
  fgets( dummy_line, sizeof(dummy_line), fp);
  
  while((ret = fscanf( fp, "%[^,],%d,%d,%[^,],%lf", 
                       name, &line, &station, direction, &speed )) == 5 ){
    
    printf("ret = %d: %s %d %d %s %lf \n", ret, name, line, station, direction, speed );
    
    cart.number = cart_number++;
    strcpy(cart.name, name);
    
    cart.orig_station.line_num = cart.prev_station.line_num = line;
    cart.orig_station.station_num = cart.prev_station.station_num = station;
    
    if (strcmp(direction, "UP") == 0){
      cart.direction = UP;
      cart.area = station;
    }
    else if (strcmp(direction, "DOWN") == 0){
      cart.direction = DOWN;
      cart.area = station - 1;
    }
    else{
      printf("%s\n",direction);
      printf("stop for error\n");
      exit(0); 
    }
    
    cart.cart_speed = speed;
    add_cart(&cart);
  }
 
  fclose( fp );
 
#endif 
}

2017-06-02 C/C++あれこれ/Excel仕様のCSVファイルの読み込みと表示 [長年日記]

/*
  C/C++あれこれ/Excel仕様のCSVファイルの読み込みと表示
 
  http://winter-tail.sakura.ne.jp/pukiwiki/index.php?C%A1%BFC%2B%2B%A4%A2%A4%EC%A4%B3%A4%EC%2FExcel%BB%C5%CD%CD%A4%CECSV%A5%D5%A5%A1%A5%A4%A5%EB%A4%CE%C6%C9%A4%DF%B9%FE%A4%DF%A4%C8%C9%BD%BC%A8
  を、私が忘れないことを目的として張り付けさせて頂きました
 
  原作者は台北猫々さん(http://winter-tail.sakura.ne.jp/index.shtml)です。
  mingwでも問題なく動いており、心より感謝申し上げます。
 
*/
 
/* ==================== okinawa.csv ========================= */
 
47201,"900 ","9000,""000","オキナワケン","ナハシ","イカニケイサイガナイバアイ","沖縄県","那覇市","以下に掲載がない場合",0,0,0,0,0,0
 
47201,"90101","9010154","オキナワケン","ナハシ","アカミネ","沖縄県","那覇市","赤嶺",0,0,0,0,0,0
 
 
/* ==================== main.cpp ========================= */
 
/*
  g++ -g main.cpp CSVReader.cpp -o CSVReader
  でmingwでコンパイルできます
 
*/
 
#include <iostream>
#include <string>
#include <vector>
#include <fstream>
using namespace std;
 
#include "CSVReader.h"
 
int main(void) {
  std::fstream r("c:\\okinawa.csv", std::ios::in);
  if( !r.is_open() ) {
    cerr << "Open Error! :" << endl;
    return -1;
  }
  
  CSVReader csv(r);
  vector<string> tokens;
  while( !csv.Read(tokens) ) {
    for( unsigned int i=0; i<tokens.size(); i++ ) {
      //cout << "[" << tokens[i].c_str() << "]" << endl; // ここちょっっとテスト
      printf("[%s]\n",tokens[i].c_str());
    }
  }
  csv.Close();
  return 0;
}
 
 
/* ==================== CSVReader.h ========================= */
 
/**
 * CSVファイル読み込みクラス
 * @author      台北猫々
 * @version     CVS $Id: CSVReader.h,v 1.1 2008/03/26 12:45:24 tamamo Exp $
 * @license     BSD license:
 * Copyright (c) 2008, Taipei Cat Project
 * All rights reserved.
 * Redistribution and use in source and binary forms, with or without
 * modification, are permitted provided that the following conditions are met:
 *
 *     * Redistributions of source code must retain the above copyright
 *       notice, this list of conditions and the following disclaimer.
 *     * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright
 *       notice, this list of conditions and the following disclaimer in the
 *       documentation and/or other materials provided with the distribution.
 *     * Neither the name of the Taipei Cat Project nor the
 *       names of its contributors may be used to endorse or promote products
 *       derived from this software without specific prior written permission.
 *
 * THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE REGENTS AND CONTRIBUTORS ``AS IS'' AND ANY
 * EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED
 * WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE
 * DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE REGENTS AND CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY
 * DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES
 * (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES;
 * LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND
 * ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
 * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS
 * SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
 */
 
#ifndef _CSVREADER_H__
#define _CSVREADER_H__
 
#include <string>
#include <vector>
#include <fstream>
using namespace std;
 
#define DEFAULT_SEPARATOR   ','
#define DEFAULT_QUOTE_CHARACTER '"'
 
class CSVReader
{
public:
 
    /**
     * コンストラクタ
     * @param stream ファイルストリーム
     * @comment セパレータ(,), エンクオート(")
     */
    CSVReader(fstream& stream);
 
    /**
     * コンストラクタ
     * @param stream ファイルストリーム
     * @param sep セパレータ
     * @comment エンクオート(")
     */
    CSVReader(fstream& stream, const char sep);
 
    /**
     * コンストラクタ
     * @param stream ファイルストリーム
     * @param sep セパレータ
     * @param quo エンクオート
     */
    CSVReader(fstream& stream, const char sep, const char quo);
 
    /**
     * デストラクタ
     */
    virtual ~CSVReader(void);
 
    /**
     * CSVファイルを1行読み込んで、分割して配列で返します。
     * @param tokens トークン(OUT)
     * @return 0:正常 -1:EOF
     */
    int Read(vector<string>& tokens);
 
    /**
     * ファイルストリームをクローズします。
     * @return 0:正常 -1:異常
     */
    int Close(void);
 
private:
 
    /**
     * ファイルから1行読み込みます。
     * @param line 行データ
     * @return >=0:読み込んだデータ長 -1:EOF
     */
    int GetNextLine(string& line);
 
    /**
     * データをパースします。
     * @param nextLine 行データ
     * @param tokens パースしたデータの配列(OUT)
     * @return 0
     */
    int Parse(string& nextLine, vector<string>& tokens);
 
    std::fstream* pstream;
    char SEPARATOR;
    char QUOTE;
 
};
 
#endif
 
/* ==================== CSVReader.cpp ========================= */
 
/**
 * CSVファイル読み込みクラス
 * @author      台北猫々
 * @version     CVS $Id: CSVReader.cpp,v 1.1 2008/03/26 12:45:24 tamamo Exp $
 * @license     BSD license:
 * Copyright (c) 2008, Taipei Cat Project
 * All rights reserved.
 * Redistribution and use in source and binary forms, with or without
 * modification, are permitted provided that the following conditions are met:
 *
 *     * Redistributions of source code must retain the above copyright
 *       notice, this list of conditions and the following disclaimer.
 *     * Redistributions in binary form must reproduce the above copyright
 *       notice, this list of conditions and the following disclaimer in the
 *       documentation and/or other materials provided with the distribution.
 *     * Neither the name of the Taipei Cat Project nor the
 *       names of its contributors may be used to endorse or promote products
 *       derived from this software without specific prior written permission.
 *
 * THIS SOFTWARE IS PROVIDED BY THE REGENTS AND CONTRIBUTORS ``AS IS'' AND ANY
 * EXPRESS OR IMPLIED WARRANTIES, INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, THE IMPLIED
 * WARRANTIES OF MERCHANTABILITY AND FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE ARE
 * DISCLAIMED. IN NO EVENT SHALL THE REGENTS AND CONTRIBUTORS BE LIABLE FOR ANY
 * DIRECT, INDIRECT, INCIDENTAL, SPECIAL, EXEMPLARY, OR CONSEQUENTIAL DAMAGES
 * (INCLUDING, BUT NOT LIMITED TO, PROCUREMENT OF SUBSTITUTE GOODS OR SERVICES;
 * LOSS OF USE, DATA, OR PROFITS; OR BUSINESS INTERRUPTION) HOWEVER CAUSED AND
 * ON ANY THEORY OF LIABILITY, WHETHER IN CONTRACT, STRICT LIABILITY, OR TORT
 * (INCLUDING NEGLIGENCE OR OTHERWISE) ARISING IN ANY WAY OUT OF THE USE OF THIS
 * SOFTWARE, EVEN IF ADVISED OF THE POSSIBILITY OF SUCH DAMAGE.
 */
 
#include "CSVReader.h"
 
CSVReader::CSVReader(fstream& stream):
  SEPARATOR(DEFAULT_SEPARATOR),
  QUOTE(DEFAULT_QUOTE_CHARACTER),
  pstream(&stream)
{
  
}
 
CSVReader::CSVReader(fstream& stream, const char sep):
  SEPARATOR(sep),
  QUOTE(DEFAULT_QUOTE_CHARACTER),
  pstream(&stream)
{
}
 
CSVReader::CSVReader(fstream& stream, const char sep, const char quo):
  SEPARATOR(sep),
  QUOTE(quo),
  pstream(&stream)
{
}
 
CSVReader::~CSVReader(void)
{
}
 
int CSVReader::Read(vector<string>& tokens) {
  tokens.clear();
  
  string nextLine;
  if( GetNextLine(nextLine)<=0 ) {
    return -1;
  }
  Parse(nextLine, tokens);
  return 0;
}
 
int CSVReader::GetNextLine(string& line) {
  
  if( !pstream || pstream->eof() ) {
    return -1;
  }
  std::getline( *pstream, line );
  return (int)line.length();
}
 
int CSVReader::Parse(string& nextLine, vector<string>& tokens) {
  string token;
  bool interQuotes = false;
  do {
    if (interQuotes) {
      token += '\n';
      if (GetNextLine(nextLine)<0) {
        break;
      }
    }
    
    for (int i = 0; i < (int)nextLine.length(); i++) {
      
      char c = nextLine.at(i);
      if (c == QUOTE) {
        if( interQuotes
            && (int)nextLine.length() > (i+1)
            && nextLine.at(i+1) == QUOTE ){
          token += nextLine.at(i+1);
          i++;
        }else{
          interQuotes = !interQuotes;
          if(i>2 
             && nextLine.at(i-1) != SEPARATOR
             && (int)nextLine.length()>(i+1) 
             && nextLine.at(i+1) != SEPARATOR
             ){
            token += c;
          }
        }
      } else if (c == SEPARATOR && !interQuotes) {
        tokens.push_back(token);
        token.clear();
      } else {
        token += c;
      }
    }
  } while (interQuotes);
  tokens.push_back(token);
  return 0;
}
 
/**
 * ファイルストリームをクローズします。
 * @return 0:正常 -1:異常
 */
int CSVReader::Close(void) {
  if(pstream) {
    pstream->close();
    pstream = NULL;
  }
  return 0;
}
 

2017-06-11 Amazonのテキストリンク先はここ [長年日記]

https://affiliate.amazon.co.jp/home/textlink/general?ac-ms-src=ac-nav

にいってから、

「テキストリンク」のタブをクリック

「URLを入力 (必須)」にamazonのURLを入力して

「表示するテキスト (必須)」に本の名前を入力して、

「HTMLを取得」のボタンを押す。

プレビューのソースコードをブログに張りつける。


2017-06-16 typedefは1つの型を、2つ以上の別名(ここでは、STATION_NUMBER と AREA の 2つ)で定義できる [長年日記]

/*
  gcc -g dummy.cpp -o dummy
*/   
 
#include <stdio.h>
 
typedef struct station_number{
  int line;
  int number;
} STATION_NUMBER,AREA;
 
int main ()
{
  STATION_NUMBER st;
  st.line = 2;
  st.number = 5;
 
  AREA *area;
  area = &st;
 
  printf("%d : %d\n", area->line, area->number);
 
  area->line = 3; 
  area->number = 6;
 
  printf("%d : %d\n", st.line, st.number);
 
  return 0;
}
 
 
/* 
   出力結果
   dummy
   2 : 5
   3 : 6
*/
 
/*
  typedefは1つの型を、2つ以上の別名(ここでは、
  STATION_NUMBER と AREA の 2つ)で定義でき、
  キャストしなくてもコンパイラは文句を言ってこないらしい
*/
 

2017-06-19 「デジタルアクティブ」比率計算シミュレータ [長年日記]

/*
  gcc -g birth_digital_active.cpp -o birth_digital_active
*/
 
/*
  デジタルネイティブ/デジタルアクティブ
 
  1992年生まれから人口の100%がディジタルネイティブになったと仮定する。
  Q:日本のデジタルネイティブの比率は、どう変化していくだろうか
  
 
*/
 
#include "stdio.h"
 
int main(int argc, char* argv[])
{
    double men[101],women[101]; // 年齢別人口 平成22年データ 単位は1000人
    double men_death_rate[101],women_death_rate[101]; // 死亡率 平成22年データ (資料  厚生労働省大臣官房統計情報部人口動態・保健統計課「人口動態統計」)                          
    // ファイルデバイスとデータ形式の統一回避する為、データべた書き
 
    men[ 0]=549   ; men_death_rate[ 0]=2.5/1000.0   ; // 男性0歳人口549千人、死亡率0.25% 2012年生まれ
    men[ 1]=535   ; men_death_rate[ 1]=0.4/1000.0   ; //2011年生まれ
    men[ 2]=535   ; men_death_rate[ 2]=0.2/1000.0   ; //2010年生まれ    
    men[ 3]=550   ; men_death_rate[ 3]=0.2/1000.0   ;   
    men[ 4]=548   ; men_death_rate[ 4]=0.2/1000.0   ;
 
    men[ 5]=544   ; men_death_rate[ 5]=0.1/1000.0   ;
    men[ 6]=542   ; men_death_rate[ 6]=0.1/1000.0   ;
    men[ 7]=562   ; men_death_rate[ 7]=0.1/1000.0   ;
    men[ 8]=574   ; men_death_rate[ 8]=0.1/1000.0   ;
    men[ 9]=589   ; men_death_rate[ 9]=0.1/1000.0   ; //2003年生まれ    
 
    men[10]=597   ; men_death_rate[10]=0.1/1000.0   ; //2002年生まれ    
    men[11]=604   ; men_death_rate[11]=0.1/1000.0   ;
    men[12]=604   ; men_death_rate[12]=0.1/1000.0   ;
    men[13]=613   ; men_death_rate[13]=0.1/1000.0   ;
    men[14]=610   ; men_death_rate[14]=0.1/1000.0   ;
 
    men[15]=607   ; men_death_rate[15]=0.3/1000.0   ;
    men[16]=627   ; men_death_rate[16]=0.3/1000.0   ;
    men[17]=632   ; men_death_rate[17]=0.3/1000.0   ;
    men[18]=621   ; men_death_rate[18]=0.3/1000.0   ; //1990年生まれ (ここまでが、ディタルネイティブ)    
    men[19]=631   ; men_death_rate[19]=0.3/1000.0   ;
 
    men[20]=623   ; men_death_rate[20]=0.6/1000.0   ; //1992年生まれ    
    men[21]=632   ; men_death_rate[21]=0.6/1000.0   ;
    men[22]=648   ; men_death_rate[22]=0.6/1000.0   ;
    men[23]=668   ; men_death_rate[23]=0.6/1000.0   ;
    men[24]=683   ; men_death_rate[24]=0.6/1000.0   ;
 
    men[25]=697   ; men_death_rate[25]=0.7/1000.0   ;
    men[26]=723   ; men_death_rate[26]=0.7/1000.0   ;
    men[27]=745   ; men_death_rate[27]=0.7/1000.0   ;
    men[28]=754   ; men_death_rate[28]=0.7/1000.0   ;
    men[29]=754   ; men_death_rate[29]=0.7/1000.0   ;
 
    men[30]=764   ; men_death_rate[30]=0.8/1000.0   ;
    men[31]=797   ; men_death_rate[31]=0.8/1000.0   ;
    men[32]=818   ; men_death_rate[32]=0.8/1000.0   ;
    men[33]=852   ; men_death_rate[33]=0.8/1000.0   ;
    men[34]=873   ; men_death_rate[34]=0.8/1000.0   ;
 
    men[35]=917   ; men_death_rate[35]=1.0/1000.0   ;
    men[36]=960   ; men_death_rate[36]=1.0/1000.0   ;
    men[37]=1012  ; men_death_rate[37]=1.0/1000.0   ;
    men[38]=1028  ; men_death_rate[38]=1.0/1000.0   ;
    men[39]=1010  ; men_death_rate[39]=1.0/1000.0   ;
 
    men[40]=982   ; men_death_rate[40]=1.5/1000.0   ;
    men[41]=954   ; men_death_rate[41]=1.5/1000.0   ;
    men[42]=937   ; men_death_rate[42]=1.5/1000.0   ;
    men[43]=916   ; men_death_rate[43]=1.5/1000.0   ;
    men[44]=915   ; men_death_rate[44]=1.5/1000.0   ;
 
    men[45]=713   ; men_death_rate[45]=2.4/1000.0   ;
    men[46]=882   ; men_death_rate[46]=2.4/1000.0   ;
    men[47]=826   ; men_death_rate[47]=2.4/1000.0   ;
    men[48]=805   ; men_death_rate[48]=2.4/1000.0   ;
    men[49]=778   ; men_death_rate[49]=2.4/1000.0   ;
 
    men[50]=765   ; men_death_rate[50]=3.8/1000.0   ;
    men[51]=770   ; men_death_rate[51]=3.8/1000.0   ;
    men[52]=783   ; men_death_rate[52]=3.8/1000.0   ;
    men[53]=761   ; men_death_rate[53]=3.8/1000.0   ;
    men[54]=740   ; men_death_rate[54]=3.8/1000.0   ;
 
    men[55]=776   ; men_death_rate[55]=6.3/1000.0   ;
    men[56]=803   ; men_death_rate[56]=6.3/1000.0   ;
    men[57]=803   ; men_death_rate[57]=6.3/1000.0   ;
    men[58]=850   ; men_death_rate[58]=6.3/1000.0   ;
    men[59]=896   ; men_death_rate[59]=6.3/1000.0   ;
 
    men[60]=949   ; men_death_rate[60]=9.3/1000.0   ;
    men[61]=1018  ; men_death_rate[61]=9.3/1000.0   ;
    men[62]=1111  ; men_death_rate[62]=9.3/1000.0   ;
    men[63]=1099  ; men_death_rate[63]=9.3/1000.0   ;
    men[64]=1042  ; men_death_rate[64]=9.3/1000.0   ;
 
    men[65]=645   ; men_death_rate[65]=14.6/1000.0   ;
    men[66]=684   ; men_death_rate[66]=14.6/1000.0   ;
    men[67]=825   ; men_death_rate[67]=14.6/1000.0   ;
    men[68]=794   ; men_death_rate[68]=14.6/1000.0   ;
    men[69]=809   ; men_death_rate[69]=14.6/1000.0   ;
 
    men[70]=780   ; men_death_rate[70]=22.7/1000.0   ;
    men[71]=698   ; men_death_rate[71]=22.7/1000.0   ;
    men[72]=599   ; men_death_rate[72]=22.7/1000.0   ;
    men[73]=627   ; men_death_rate[73]=22.7/1000.0   ;
    men[74]=631   ; men_death_rate[74]=22.7/1000.0   ;
 
    men[75]=616   ; men_death_rate[75]=39.6/1000.0   ;
    men[76]=571   ; men_death_rate[76]=39.6/1000.0   ;
    men[77]=521   ; men_death_rate[77]=39.6/1000.0   ;
    men[78]=501   ; men_death_rate[78]=39.6/1000.0   ;
    men[79]=470   ; men_death_rate[79]=39.6/1000.0   ;
 
    men[80]=430   ; men_death_rate[80]=70.5/1000.0   ;
    men[81]=385   ; men_death_rate[81]=70.5/1000.0   ;
    men[82]=350   ; men_death_rate[82]=70.5/1000.0   ;
    men[83]=316   ; men_death_rate[83]=70.5/1000.0   ;
    men[84]=281   ; men_death_rate[84]=70.5/1000.0   ;
 
    men[85]=247   ; men_death_rate[85]=120.3/1000.0   ;
    men[86]=202   ; men_death_rate[86]=120.3/1000.0   ;
    men[87]=158   ; men_death_rate[87]=120.3/1000.0   ;
    men[88]=122   ; men_death_rate[88]=120.3/1000.0   ;
    men[89]=98    ; men_death_rate[89]=120.3/1000.0   ;
 
    men[90]=78    ; men_death_rate[90]=202.5/1000.0   ;
    men[91]=67    ; men_death_rate[91]=202.5/1000.0   ;
    men[92]=44    ; men_death_rate[92]=202.5/1000.0   ;
    men[93]=36    ; men_death_rate[93]=202.5/1000.0   ;
    men[94]=28    ; men_death_rate[94]=202.5/1000.0   ;
 
    men[95]=21    ; men_death_rate[95]=318.8/1000.0   ;
    men[96]=15    ; men_death_rate[96]=318.8/1000.0   ;
    men[97]=11    ; men_death_rate[97]=318.8/1000.0   ;
    men[98]=7     ; men_death_rate[98]=318.8/1000.0   ;
    men[99]=5     ; men_death_rate[99]=318.8/1000.0   ;
 
    women[ 0]=520; women_death_rate[ 0]=2.1/1000.0   ;// 女性0歳人口520千人、死亡率0.21%
    women[ 1]=510; women_death_rate[ 1]=0.4/1000.0   ;
    women[ 2]=511; women_death_rate[ 2]=0.2/1000.0   ;
    women[ 3]=525; women_death_rate[ 3]=0.1/1000.0   ;
    women[ 4]=522; women_death_rate[ 4]=0.1/1000.0   ;
 
    women[ 5]=518; women_death_rate[ 5]=0.1/1000.0   ;
    women[ 6]=517; women_death_rate[ 6]=0.1/1000.0   ;
    women[ 7]=538; women_death_rate[ 7]=0.1/1000.0   ;
    women[ 8]=545; women_death_rate[ 8]=0.1/1000.0   ;
    women[ 9]=561; women_death_rate[ 9]=0.1/1000.0   ;
 
    women[10]=568; women_death_rate[10]=0.1/1000.0   ;
    women[11]=573; women_death_rate[11]=0.1/1000.0   ;
    women[12]=576; women_death_rate[12]=0.1/1000.0   ;
    women[13]=585; women_death_rate[13]=0.1/1000.0   ;
    women[14]=583; women_death_rate[14]=0.1/1000.0   ;
 
    women[15]=578; women_death_rate[15]=0.2/1000.0   ;
    women[16]=595; women_death_rate[16]=0.2/1000.0   ;
    women[17]=597; women_death_rate[17]=0.2/1000.0   ;
    women[18]=589; women_death_rate[18]=0.2/1000.0   ;//1990年生まれ (ここまでが、ディタルネイティブ)    
    women[19]=599; women_death_rate[19]=0.2/1000.0   ;
 
    women[20]=596; women_death_rate[20]=0.3/1000.0   ;
    women[21]=605; women_death_rate[21]=0.3/1000.0   ;
    women[22]=622; women_death_rate[22]=0.3/1000.0   ;
    women[23]=638; women_death_rate[23]=0.3/1000.0   ;
    women[24]=655; women_death_rate[24]=0.3/1000.0   ;
 
    women[25]=667; women_death_rate[25]=0.3/1000.0   ;
    women[26]=697; women_death_rate[26]=0.3/1000.0   ;
    women[27]=719; women_death_rate[27]=0.3/1000.0   ;
    women[28]=729; women_death_rate[28]=0.3/1000.0   ;
    women[29]=734; women_death_rate[29]=0.3/1000.0   ;
 
    women[30]=742; women_death_rate[30]=0.4/1000.0   ;
    women[31]=774; women_death_rate[31]=0.4/1000.0   ;
    women[32]=794; women_death_rate[32]=0.4/1000.0   ;
    women[33]=828; women_death_rate[33]=0.4/1000.0   ;
    women[34]=849; women_death_rate[34]=0.4/1000.0   ;
 
    women[35]=890; women_death_rate[35]=0.6/1000.0   ;
    women[36]=931; women_death_rate[36]=0.6/1000.0   ;
    women[37]=982; women_death_rate[37]=0.6/1000.0   ;
    women[38]=1001; women_death_rate[38]=0.6/1000.0   ;
    women[39]=981; women_death_rate[39]=0.6/1000.0   ;
 
    women[40]=958; women_death_rate[40]=0.8/1000.0   ;
    women[41]=931; women_death_rate[41]=0.8/1000.0   ;
    women[42]=920; women_death_rate[42]=0.8/1000.0   ;
    women[43]=902; women_death_rate[43]=0.8/1000.0   ;
    women[44]=898; women_death_rate[44]=0.8/1000.0   ;
 
    women[45]=705; women_death_rate[45]=1.3/1000.0   ;
    women[46]=872; women_death_rate[46]=1.3/1000.0   ;
    women[47]=815; women_death_rate[47]=1.3/1000.0   ;
    women[48]=798; women_death_rate[48]=1.3/1000.0   ;
    women[49]=772; women_death_rate[49]=1.3/1000.0   ;
 
    women[50]=760; women_death_rate[50]=1.9/1000.0   ;
    women[51]=768; women_death_rate[51]=1.9/1000.0   ;
    women[52]=783; women_death_rate[52]=1.9/1000.0   ;
    women[53]=765; women_death_rate[53]=1.9/1000.0   ;
    women[54]=744; women_death_rate[54]=1.9/1000.0   ;
 
    women[55]=783; women_death_rate[55]=2.8/1000.0   ;
    women[56]=810; women_death_rate[56]=2.8/1000.0   ;
    women[57]=813; women_death_rate[57]=2.8/1000.0   ;
    women[58]=868; women_death_rate[58]=2.8/1000.0   ;
    women[59]=918; women_death_rate[59]=2.8/1000.0   ;
 
    women[60]=975; women_death_rate[60]=3.9/1000.0   ;
    women[61]=1051; women_death_rate[61]=3.9/1000.0   ;
    women[62]=1152; women_death_rate[62]=3.9/1000.0   ;
    women[63]=1146; women_death_rate[63]=3.9/1000.0   ;
    women[64]=1090; women_death_rate[64]=3.9/1000.0   ;
 
    women[65]=685; women_death_rate[65]=6.0/1000.0   ;
    women[66]=741; women_death_rate[66]=6.0/1000.0   ;
    women[67]=903; women_death_rate[67]=6.0/1000.0   ;
    women[68]=875; women_death_rate[68]=6.0/1000.0   ;
    women[69]=899; women_death_rate[69]=6.0/1000.0   ;
 
    women[70]=873; women_death_rate[70]=9.8/1000.0   ;
    women[71]=793; women_death_rate[71]=9.8/1000.0   ;
    women[72]=690; women_death_rate[72]=9.8/1000.0   ;
    women[73]=738; women_death_rate[73]=9.8/1000.0   ;
    women[74]=755; women_death_rate[74]=9.8/1000.0   ;
 
    women[75]=753; women_death_rate[75]=17.9/1000.0   ;
    women[76]=718; women_death_rate[76]=17.9/1000.0   ;
    women[77]=675; women_death_rate[77]=17.9/1000.0   ;
    women[78]=671; women_death_rate[78]=17.9/1000.0   ;
    women[79]=646; women_death_rate[79]=17.9/1000.0   ;
 
    women[80]=614; women_death_rate[80]=34.3/1000.0   ;
    women[81]=573; women_death_rate[81]=34.3/1000.0   ;
    women[82]=547; women_death_rate[82]=34.3/1000.0   ;
    women[83]=515; women_death_rate[83]=34.3/1000.0   ;
    women[84]=482; women_death_rate[84]=34.3/1000.0   ;
 
    women[85]=454; women_death_rate[85]=69.1/1000.0   ;
    women[86]=405; women_death_rate[86]=69.1/1000.0   ;
    women[87]=349; women_death_rate[87]=69.1/1000.0   ;
    women[88]=313; women_death_rate[88]=69.1/1000.0   ;
    women[89]=276; women_death_rate[89]=69.1/1000.0   ;
 
    women[90]=236; women_death_rate[90]=131.2/1000.0   ;
    women[91]=213; women_death_rate[91]=131.2/1000.0   ;
    women[92]=146; women_death_rate[92]=131.2/1000.0   ;
    women[93]=128; women_death_rate[93]=131.2/1000.0   ;
    women[94]=106; women_death_rate[94]=131.2/1000.0   ;
 
    women[95]=87 ; women_death_rate[95]=238.1/1000.0   ;
    women[96]=63 ; women_death_rate[96]=238.1/1000.0   ;
    women[97]=49 ; women_death_rate[97]=238.1/1000.0   ;
    women[98]=35 ; women_death_rate[98]=238.1/1000.0   ;
    women[99]=25 ; women_death_rate[99]=238.1/1000.0   ;
 
    for (int year = 2012; year < 2100; year++){ // 2012年から2100年までループ計算
      
      double dummy = 0;
      for(int i = 15; i < 50; i++){  // 特殊出産率の対象 15歳から49歳までの人口加算
        dummy += women[i];
      } 
      
      // 1.4は、特殊出生率 / 35は特殊出生率の対象期間(35年) / 1.05は男性の出生比率
      double mem_new_birth = dummy * 1.4 / 35.0 * 1.05/(1.05+1.00);
      double womem_new_birth = dummy * 1.4 / 35.0 * 1.00/(1.05+1.00);   
      
      // 1年単位の人口移動 (死亡率も考慮) 
      for (int k = 99; k >= 0; k--){
        men[k+1] = men[k] * (1.0 - men_death_rate[k]);
        women[k+1] = women[k] * (1.0 - women_death_rate[k]);
        //printf("%d   %f    %f \n", k, men[k], women[k]);                  
        
      }
 
      // 新生児の人口を追加
      men[0] = mem_new_birth;
      women[0] = womem_new_birth;
      
      // 人口総計(年齢99歳まで。100歳以上の人口は無視することにした)
      double sum_men = 0;
      double sum_women = 0;
      
        for (int m = 0; m <= 100; m++){
          sum_men += men[m];
          sum_women += women[m];
        }
        
#if 0       
        // ディタルネイティブ人口総計
        double digital_sum_men = 0;
        double digital_sum_women = 0;
        
        int l = year -1990;
        if (l >= 100) l = 100;
 
        for (int n = 0; n <= l ; n++){
          digital_sum_men += men[n];
          digital_sum_women += women[n];
        }
#endif 
 
#if 0  // ここから江端仮説
 
        // デジタルアクティブ人口総計
        double digital_sum_men = 0;
        double digital_sum_women = 0;
 
        // 1970年以後の人は100%デジタルは使えるいう仮説の導入
        
        int l = year -1970;    
        if (l >= 100) l = 100;
 
        for (int n = 0; n <= l ; n++){
          digital_sum_men += men[n];
          digital_sum_women += women[n];
        }
 
        // 1950-70年にかけてデジタルを使える人は線形に増加した、という仮説の導入
        
        // デジタルアクティブ人口(江端"補正"仮説)
        int p1 = year -1970;  // 例:2020年の時に50歳
        int p2 = year -1950;  // 例:2020年の時に70歳
 
        for (int i = p1; i < p2 ; i++){  
          if (i < 100){
            // 例:2020年の時に70歳の人の0%、 60歳の人の50%、50歳の人の100%がデジタルを扱えるとする
            digital_sum_men += men[i] * 1.0 / (double)(p2 - p1) * (double)(p2 - i);
            digital_sum_women += women[i] * 1.0 / (double)(p2 - p1) * (double)(p2 - i);
          }
        }
 
#endif 
 
 
#if 1
        // 高齢者世代(65歳以上)に特化して計算してみる
 
        // 人口総計(年齢65歳から99歳まで。100歳以上の人口は無視することにした)
        sum_men = 0;
        sum_women = 0;
        
        for (int m = 65; m <= 100; m++){
          sum_men += men[m];
          sum_women += women[m];
        }
        
        // デジタルアクティブ人口総計
        double digital_sum_men = 0;
        double digital_sum_women = 0;
 
        // 1970年以後の人は100%デジタルは使えるいう仮説の導入
        
        int l = year -1970;    
        if (l >= 100) l = 100;
 
        for (int n = 65; n <= l ; n++){
          digital_sum_men += men[n];
          digital_sum_women += women[n];
        }
 
        // 1950-70年にかけてデジタルを使える人は線形に増加した、という仮説の導入
        
        // デジタルネイティブ人口(江端"補正"仮説)
        int p1 = year -1970;  // 例:2020年の時に50歳   2017年の時に47歳
        int p2 = year -1950;  // 例:2020年の時に70歳
 
        for (int i = p1; i < p2 ; i++){  
          if ((i >= 65) &&(i < 100)){
            // 例:2020年の時に70歳の人の0%、 60歳の人の50%、50歳の人の100%がデジタルを扱えるとする
            digital_sum_men += men[i] * 1.0 / (double)(p2 - p1) * (double)(p2 - i);
            digital_sum_women += women[i] * 1.0 / (double)(p2 - p1) * (double)(p2 - i);
          }
        }
#endif
 
        
        printf("%d,%f,%f,%f\n", year,  sum_men + sum_women, digital_sum_men + digital_sum_women, (digital_sum_men + digital_sum_women)/(sum_men + sum_women) ); 
    }
}
 

2017-06-27 EMOBILE GP02 動かない [長年日記]

_ 電源抜いてもダメな時は、リセットボタンで戻ることがある

http://qa.nifty.com/cs/catalog/faq_nqa/qid_14105/1.htm?smptopc