C语言实验分支结构练习及答案

第四章:分支结构程序设计(练习题) 一、概念填空题 文字描述,流程图,代码和执行结果。 1、1.声明三个整数变量m,n,w,把m赋值23,n赋值5; 2.根据表达式把表达式得出来的值赋值给w; 3.输出w,此时w是表达式的值。 ... 阅读详情

(1) 设计程序计算下面函数的值。在这里插入图片描述

#include <stdio.h>
int main()
{
    float x,result;
    scanf("%f",&x);
    if(x*x-9==0)
        result=0;
    if(x*x-9>0)
        result=x*x;
    if(x*x-9<0)
        result=-x*x;
    printf("%f",result);
    return 0;
}

(2) 某地出租车的收费方法如下:起步价6元,最多行驶3km;超过3km将按1.8元/km计算。编写程序,输入行驶里程数,计算并输出车费。

#include <stdio.h>
int main()
{
    float x,cost;
    scanf("%f",&x);
    if(x<=3)
        cost=6;
    else
        cost=6+(x-3)*1.8;
    printf("%f",cost);
    return 0;
}

(3) 修改第(2)题。方案一:行驶里程中不足1km的按照1km计算,如6.3km按7km计算;方案二:付费时基于四舍五入的原则以元结算,如9.2元按9元结算、9.6元按10元结算。其他计算规则不变。

#include <stdio.h>
int main()
{
    float x,cost;
    scanf("%f",&x);
    if((x-(int)x)!=0)
        x=(int)x+1;
    if(x<=3)
        cost=6;
    else
        cost=6+(x-3)*1.8;
    printf("%.0f",cost);
    return 0;
}

(4) 在某物资管理系统中,某种物品的价值会随着时间m(月数)而降低。具体价值由折扣率决定,折扣率p计算公式为:
在这里插入图片描述

编写程序,输入某物品原始价值和已经经过的时间(月数),输出该物品现在的价值。

#include <stdio.h>
int main()
{
    float value,cost,p;
    int m;
    scanf("%f %d",&value,&m);
    if(m>=72)
        p=0.8;
    else if(m>=60)
        p=0.6;
    else if(m>=36)
        p=0.4;
    else if(m>=18)
        p=0.2;
    else if(m>=12)
        p=0.1;
    else if(m>=6)
        p=0.05;
    else
        p=0;
    cost=value*(1-p);
    printf("%f",cost);
    return 0;
}

(5) 假设四季的划分如下:3~5月份为春季,6~8月份为夏季,9~11月份为秋季,12~2月份为冬季。编写一个函数,输入年月日(格式为年-月-日),输出季节。例如,输入2020-3-16,输出“春季”。

#include <stdio.h>
int main()
{
    int year,month,day;
    scanf("%d-%d-%d",&year,&month,&day);
    switch(month){
        case 3:
        case 4:
        case 5:printf("春季");break;
        case 6:
        case 7:
        case 8:printf("夏季");break;
        case 9:
        case 10:
        case 11:printf("秋季");break;
        case 12:
        case 1:
        case 2:printf("冬季");break;
    }
        return 0;
}

(6) 四六级考试成绩对于后续报考考试有一定影响,其关系如下:
四级,考试成绩>= 425:可报考六级
四级,考试成绩>= 550:可报考口语考试
六级,考试成绩>= 520:可报考口语考试
编写程序,输入考试级别(4或6)和考试分数(0~710),根据以下不同情况进行输出:
四级小于425分,输出:差点就可以报考六级了。
六级小于520分,输出:差点就可以报考口语了。
其他情况,输出:可以报考六级(或者可以报考口语考试)。注意,如果四级大于550分,则要输出:可以报考六级和口语考试。
要求对输入数据的有效性进行判断,也就是说,如果输入的是无效数据,如考试级别输入3、考试分数输入750,则提示输入无效。

#include <stdio.h>
int main()
{
    int grade,mark;
    scanf("%d %d",&grade,&mark);
    if(grade==4){
        if(mark>710){
            printf("输入无效");
        }
        else if(mark>550){
            printf("可以报考六级和口语考试");
        }
        else if(mark>=425){
            printf("可以报考六级");
        }
        else if(mark>=0){
            printf("差点就可以报考六级了");
        }
        else{
            printf("输入无效");
        }
    }
    else if(grade==6){
        if(mark>710){
            printf("输入无效");
        }
        else if(mark>=520){
            printf("可以报考口语考试");
        }
        else if(mark>=0){
            printf("差点就可以报考口语了");
        }
        else{
            printf("输入无效");
        }
    }
    else{
        printf("输入无效");
    }
    return 0;
}

如有错误,欢迎指正

C语言分支结构程序设计1 Problem A:[分支结构]判断有1门课程不及格 题目描述 输入一名学生的语文和数学成绩,判断他是否恰好有一门课不及格(成绩小于60分)。若该生恰好有一门课不及格,输出1;否则输出0。 输入 一行,包含两个在0到100之间的整数,分别是该生的语文成绩和数学成绩。 输出 若该生恰好有一门课不及格,输出1;否则输出0。 样例输入 50 80 样例输出 1 答案 #include <stdio... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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何钦铭版C语言第3章答案.pdf45 改变改变else 和和 if 的配对的配对 例例3-12 改写下列改写下列 if 语句,使语句,使 else 和第和第1个个 if 配对。配对。 if x 2 if x 1 y x 1; else y x 2; if x 2 if x 1 y x 1; else y x 2; if x 2 if x 1 y x 1; else;...

weixin_36285230的博客 500

c语言实验题最大值减最小值,c语言实验习题及答案详解

《c语言实验习题及答案详解》由会员分享,可在线阅读,更多相关《c语言实验习题及答案详解(45页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、1. 数据类型a. 输入一个小数点后有多位数字的小数,实现将其保留三位小数,并输出;(3.14159 3.142, 10. 10.123)#includemain()double b,d;printf(请输入一个小数:);scanf(%lf,&b);printf...

weixin_36337502的博客 904

c语言的分支结构

1):所谓顺序结构,就是从上到下的所有语句都会依次执行2):选择结构中存在一条(或多条)分支语句,当满足分支的条件时语句才会执行,否则不会执行3):循环结构即是在某些条件的控制下重复执行一段代码语句,当满足循环条件时执行循环语句,否则不执行循环语句。

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NeonGlitch
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