《C语言及程序设计》实践项目——数组与指针

本文详细介绍了程序设计中的核心概念,包括数组翻转、成绩处理、标准偏差计算等算法优化技巧,旨在提升编程能力与解决实际问题效率。

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【项目1-翻转数组】
  下面的程序的输出为10 9 8 7 6 5 4 3 2 1。也就是说,调用reverse(b,10);后,b数组中的元素正好“翻转”过来了。请定义reverse函数,实现这个功能。

int  main( )
{
    int  b[10]= {1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};
    int i;
    reverse(b,10);    //将b数组中的元素逆序翻转过来
    for(i=0; i<10; i++)
        printf("%d ", b[i]);
    printf("\n");
    return 0;
}
[ 参考解答]


【项目2 - 成绩处理函数版】
  在数组score中将要存储了某小组C程序设计的成绩,请设计实现下面的各功能函数,并在main函数中调用,组合成一个完整的应用:
(1)输入小组人数及成绩,要保证成绩在0-100之间;
(2)输出该小组的最高成绩、最低成绩、平均成绩;
(3)输出考得最高成绩和最低成绩的同学的人数;
(4)输出考得最高成绩和最低成绩的同学的学号(设数组下标即学号,可能有相同的成绩)。
(5)求出所有同学成绩的标准偏差,标准偏差公式为 ,其中xi为样本(即某同学成绩),(x加横线)为均值(前面已经求出),N为样本数目;
界面参考见图

  “ 成绩处理”是该功能不用函数的实现。本项目要求输入、求最大/小值等所有功能都通过自定义函数完成。这种设计貌似比不用函数的方法麻烦,但这只是对函数不熟悉时的感觉。而实际上,采用函数的做法,在结构有更多的优点,尤其是当程序的规模更大时。通过这个项目,学会将数组名用作函数的参数解决问题的方法。
  下面是建议的自定义函数的声明和main()函数,你需要定义这些函数。
void input_score(int s[], int n); //将小组中n名同学的成绩输入数组s
int get_max_score(int s[], int n);  //返回数组s中n名同学的最高成绩值
int get_min_score(int s[], int n);  //返回数组s中n名同学的最低成绩值
double get_avg_score(int s[], int n);  //返回数组s中n名同学的平均成绩值
double get_stdev_score(int s[], int n); //返回数组s中n名同学成绩值的标准偏差
int count(int x, int s[], int n);  //返回在数组s中n名同学中有多少人得x分(实参给出最高/低时,可以求最高/低成绩的人数)
void output_index(int x, int s[], int n); //在函数中输出数组s中n名同学中得x分的学号(下标)

int main( )
{
    int score[50]; //将score设为局部变量,通过数组名作函数参数,传递数组首地址,在函数中操作数组
    int num;       //小组人数也设为局部变量,将作为函数的实际参数
    int max_score,min_score;
    printf("小组共有多少名同学? ");
    scanf("%d", &num);
    printf("请输入学生成绩:\n");
    input_score(score, num);  //要求成绩在0-100之间
    max_score=get_max_score(score, num);
    printf("最高成绩为:%d,共有 %d 人\n", max_score, count(max_score, score, num ));
    min_score=get_min_score(score, num);
    printf("最低成绩为:%d,共有 %d 人\n", min_score, count(min_score,score, num ));
    printf("平均成绩为:%.2f\n", get_avg_score(score, num));
    printf("标准偏差为:%.2f\n",get_stdev_score(score, num));
    printf("获最高成绩的学生(学号)有:");
    output_index(max_score,score, num);
    printf("\n获最低成绩的学生(学号)有:");
    output_index(min_score,score, num);
    printf("\n");
    return 0;
}
[ 参考解答]




内容概要:本文针对火电厂参直购交易挤占风电上网空间的问题,提出了一种风火打捆参大用户直购交易的新模式。通过分析可再生能源配额机制下的双边博弈关系,建立了基于动态非合作博弈理论的博弈模型,以直购电价和直购电量为决策变量,实现双方收益均衡最大化。论文论证了纳什均衡的存在性,并提出了基于纳什谈判法的风-火利益分配方法。算例结果表明,该模式能够增加各方收益、促进风电消纳并提高电网灵活性。文中详细介绍了模型构建、成本计算和博弈均衡的实现过程,并通过Python代码复现了模型,包括参数定义、收益函数、纳什均衡求解、利益分配及可视化分析等功能。 适合人群:电力系统研究人员、能源政策制定者、从事电力市场交易的工程师和分析师。 使用场景及目标:①帮助理解风火打捆参大用户直购交易的博弈机制;②为电力市场设计提供理论依据和技术支持;③评估不同政策(如可再生能源配额)对电力市场的影响;④通过代码实现和可视化工具辅助教学和研究。 其他说明:该研究不仅提供了理论分析,还通过详细的代码实现和算例验证了模型的有效性,为实际应用提供了参考。此外,论文还探讨了不同场景下的敏感性分析,如证书价格、风电比例等对市场结果的影响,进一步丰富了研究内容。
资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/d37d4dbee12c A:计算机视觉,作为人工智能领域的关键分支,致力于赋予计算机系统 “看懂” 世界的能力,从图像、视频等视觉数据中提取有用信息并据此决策。 其发展历程颇为漫长。早期图像处理技术为其奠基,后续逐步探索三维信息提取,人工智能结合,又经历数学理论深化、机器学习兴起,直至当下深度学习引领浪潮。如今,图像生成和合成技术不断发展,让计算机视觉更深入人们的日常生活。 计算机视觉综合了图像处理、机器学习、模式识别和深度学习等技术。深度学习兴起后,卷积神经网络成为核心工具,能自动提炼复杂图像特征。它的工作流程,首先是图像获取,用相机等设备捕获视觉信息并数字化;接着进行预处理,通过滤波、去噪等操作提升图像质量;然后进入关键的特征提取和描述环节,提炼图像关键信息;之后利用这些信息训练模型,学习视觉模式和规律;最终用于模式识别、分类、对象检测等实际应用。 在实际应用中,计算机视觉用途极为广泛。在安防领域,能进行人脸识别、目标跟踪,保障公共安全;在自动驾驶领域,帮助车辆识别道路、行人、交通标志,实现安全行驶;在医疗领域,辅助医生分析医学影像,进行疾病诊断;在工业领域,用于产品质量检测、机器人操作引导等。 不过,计算机视觉发展也面临挑战。比如图像生成技术带来深度伪造风险,虚假图像和视频可能误导大众、扰乱秩序。为此,各界积极研究检测技术,以应对这一问题。随着技术持续进步,计算机视觉有望在更多领域发挥更大作用,进一步改变人们的生活和工作方式 。
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