循环接续 随机数 数组

利用随机数生成10个范围 1-10的随机数存入数组 (随机数不可以重复),并打印在控制台,(利用for循环实现) 利用随机数生成10个范围 1-10的随机数存入动态数组(随机数不可以重复),并打印在控制台,利用for循环实现 package com.itheima.code; import java.util.Random; /** * @program: HeiMa-com.itheima.code * @description: * @author: chenzhongjun * @date:... 阅读详情

一、for循环

  1. 特点
    语法:for(表达式1; 表达式2; 表达式3)
  • 表达式1:循环变量的初始化

  • 表达式2:循环结束的判断条件

  • 表达式3:循环变量的调整

  • 循环体内多条语句必须用{}包裹,建议养成习惯,无论几条语句都加花括号。

  • 三个表达式支持省略:
    例:已经提前初始化变量,可以省略表达式1,写成 for(; 表达式2; 表达式3)。

  1. 关键要点
  • 表达式1在整个循环中只执行1次。
  • 之后重复执行:判断表达式2 → 为真执行循环体 → 执行表达式3;直到表达式2结果为0,循环结束。
  1. 适用场景
    适合循环次数已知的场景。
    写循环先想三件事:从几开始、到几结束、每次变量变化多少。

二、do while循环

  1. 特点
    语法:do 语句; while(表达式);
  • 先执行循环体,后做条件判断
  • 循环体至少会执行一次

注意末尾while后面的分号不能丢。

  1. 适用场景
    适合逻辑上必须先执行一次,再判断的场景。
    示例:菜单打印、输入校验、数字位数统计。
    for、while也可以实现同等功能,do while更贴合“先做,再检查”的业务逻辑。

三、rand 伪随机数函数

  1. 定义:伪随机数,依靠算法+种子生成,并非真正意义上的随机。
  2. 特性:程序默认种子为1;相同种子,一定会生成完全一样的随机数列。
  3. 头文件:#include <stdlib.h>
  4. 返回值:返回 0 ~ RAND_MAX 的整数,多数编译器RAND_MAX = 32767。

四、srand 种子初始化函数

  1. 头文件:#include <stdlib.h>
  2. 作用:初始化随机数生成器,设置随机种子。
  3. 使用规则
  • 必须在调用rand()之前调用。
  • 一次程序运行只调用一次,不要循环内反复调用。
  1. 核心逻辑
  • 种子相同 → 随机数列相同
  • 种子变化 → 随机数列变化
  1. 问题:想要随机数,就需要随机种子;但获取随机种子又需要随机数,陷入死循环。

解决方案:使用系统时间作为种子。

五、time 时间函数

  1. 头文件:#include <time.h>
  2. 返回值:返回从1970‑01‑01 00:00:00到当前时刻的秒数(时间戳)。
  3. 参数:传入NULL,只获取时间戳。
  4. 返回类型:time_t,本质是32位/64位整型。
  5. 逻辑:时间时刻在变化,每次运行程序种子就不一样。
  6. 标准初始化代码
srand((unsigned int)time(NULL));

time返回time_t类型,需要强制转换unsigned int,匹配srand参数。

六、控制随机数取值范围

  1. 通用公式:生成 [a, b] 的随机整数
a + rand() % (b - a + 1)

示例:

  • 0~99:rand() % 100
  • 1~100:rand() % 100 + 1
  • 100~200:100 + rand() % 101
  1. 高频易错点
    取模%n余数范围是0 ~ n‑1,一共n个数字。
    想要取到a到b一共b‑a+1个数字,除数必须写b‑a+1,不能写b‑a。

错误示例:100 + rand() % 100,取值 100‑199,永远取不到200。


数组

1. 概念

一组相同数据类型元素的集合。

2. 特征

  • C语言不允许空数组,元素个数不能为0。
  • 数组内部所有元素类型必须完全一致,不能混合int、char等不同类型。

3. 分类

一维数组、多维数组;最常用多维数组为二维数组。

4. 创建数组

语法:type arr_name[常量值];

  • type:元素数据类型 char / short / int / float / double 等
  • arr_name:数组名,命名规则和普通变量一致
  • 常量值:数组容量,必须是常量/常量表达式

示例:

int math[20];   //存储20个人数学成绩
char ch[8];     //存储8个字符
double score[10];//存储10个double浮点数

5. 数组初始化,大括号{}赋值

  1. 完全初始化:全部元素显式赋值
    int arr[5] = {1,2,3,4,5};

  2. 不完全初始化:只写部分数值,剩余元素自动置0
    int arr2[6] = {1}; //第一个元素=1,剩下全部为0

  3. 初始化元素数量超过数组容量 → 编译报错

  4. 如果提供初始化列表,可以省略数组容量,数组大小等于初始化元素个数。
    int arr[] = {1,2,3}; //数组大小自动为3

6. 数组类型

去掉数组名,剩下的就是数组类型。
int arr[10]; 数组类型为 int [10]
int [10] 和 int [12] 属于两种完全不同数组类型。

7. 数组下标

  • C语言下标从0开始。
  • n个元素数组,下标范围:0 ~ n‑1,最后一个元素下标永远是n‑1。
  • 访问语法:数组名[下标]
    例:arr[7],读取或者修改下标7位置元素。
    可以搭配for循环遍历全部下标。

8. 数组输入

使用scanf读取数组元素,记得加取地址符&。

9. 内存存储特性

数组所有元素在内存中连续存储。
下标增大,地址由小到大。
int数组相邻两个元素地址相差4字节。

连续内存是指针访问数组的底层基础,可以通过首地址+偏移访问任意元素。

10. sizeof计算数组元素个数

sz = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);

逻辑:

  • sizeof(arr):数组整体占用总字节
  • sizeof(arr[0]):单个数组元素字节大小
    两者相除得到数组实际元素数量。

11. 二维数组创建

把一维数组当做元素,就构成二维数组。
二维数组作为元素,得到三维数组;二维以上统称多维数组。

语法:type arr_name[常量1][常量2];
示例:int arr[3][5];
3代表行数,5代表列数,总元素15个。
访问元素需要同时指定行下标、列下标。

12. 二维数组初始化

  1. 不完全初始化:未显式赋值的元素全部置0
    int arr1[3][5] = {1,2};

  2. 完全初始化:把所有元素平铺写在大括号内
    int arr3[3][5] = {1,2,3,4,5,2,3,4,5,6,3,4,5,6,7};

  3. 按行初始化,每行使用独立大括号包裹
    int arr4[3][5] = {{1,2},{3,4},{5,6}};

重要规则:初始化二维数组,列数绝对不能省略,行数可以让编译器自动推算。

13. 二维数组使用

行下标、列下标全部从0开始。
例:arr[2][4] 代表第3行第5列。
遍历使用嵌套for循环:外层循环控制行,内层循环控制列。

14. 二维数组内存存储

整体是一整块连续内存,按行优先存储:先存第0行全部,再存第1行……

  • 同一行相邻元素地址差4字节(int)
  • 上一行末尾和下一行开头地址也相差4字节。

15. 变长数组 C99标准

  1. C99之前数组大小只能写常量;C99允许用变量指定数组大小,称为变长数组。
int n = 10;
int arr[n];
  1. 关键点
  • 不能在定义的时候初始化。
  • 不是大小可以随时改变;运行时确定容量之后,数组大小固定不变。
  • 运行时分配对应长度内存,避免空间浪费。

简单理解:变长数组 = 可以用变量指定容量,一旦创建完毕,大小固定。

Java-生成五个不重复的随机数放进一维数组中 文章目录前言一、代码实现和原理 前言 1、Random生成随机数的方法。 2、数组的遍历。 3、for循环,while循环; 一、代码实现和原理 import java.util.Random; public class RandomTest01 { public static void main(String[] args) { //计数器为了记录数组下标 int index=0; //new一个数组对象和Random对象 int 阅读详情

相关推荐

IT资产管理(三)之GLPI资产录入

glpi 在 10 版本之后已经有自带的 glpi-agent 代理程序可自动获取服务器、电脑等的信息并进行自动录入和更新,不再依赖 10 版本之前的 fusioninventory 插件或者第三方资产统计平台 OCS Inventory 等

予挚之的博客 2997

嵌套循环 随机数 数组相关

基本思想:1、先完成内层的功能2、再在功能外面套循环。

theSinger的博客 865

从安装到出图:一份给振动测试新手的LMS Test.Lab 2021完整避坑手册(含许可证更新和常见弹窗解决)

本文为振动测试新手提供LMS Test.Lab 2021的完整使用指南,涵盖安装配置、许可证更新、数据采集到频域后处理的全流程。特别针对常见弹窗错误提供解决方案,并详细讲解Colormap时频图分析技巧,帮助用户快速掌握振动数据分析核心技能。

weixin_29268331的博客 996

java怎么把随机数放入数组_JAVA 生成随机数数组 | 学步园

一、JAVA获取随机数的方法//使用java.lang.Math类的random()方法double a = Math.random();System.out.println("0.0-1.0的随机数:" + a);double b = Math.random()*100;System.out.println("0.0-100.0的随机数:" + b);int c = (int)(Math.ran...

weixin_39883194的博客 4109

FPGA驱动OV5640:从SCCB协议到图像数据采集的实战解析

本文详细解析了使用FPGA驱动OV5640摄像头模组的完整流程,从SCCB协议通信、寄存器配置到图像数据采集。重点阐述了SCCB(与I2C类似)协议的实现细节、关键的上电复位时序,以及如何通过状态机解析视频流时序并捕获图像数据,为嵌入式视觉开发提供了实战指南。

weixin_29191761的博客 188

告别环境配置烦恼:Docker容器化一站式搭建Zephyr RTOS开发环境

本文详细介绍了如何使用Docker容器化技术一站式搭建Zephyr RTOS开发环境,彻底解决环境配置不一致、依赖冲突等难题。通过预构建镜像、数据卷挂载和实战编译示例,帮助开发者快速获得隔离、一致且可复现的嵌入式开发环境,大幅提升开发效率和团队协作体验。

n8m7b6v5c4的博客 189

C++生成无重复随机数组

C++ 中生成随机数可以使用rand()函数,可是如果想要生成无重复的随机数组,单单使用这个就不行了,因为即使循环生成随机数,赋值给数组,也会有重复的,所以要使用以下的代码 #include <algorithm> #include <iostream> #include <vector> using namespace std; void randpe...

t20134297的博客 9301

华为2288H-V5服务器做raid的详细步骤

操作步骤 服务器启动界面 按del键进入设置输入密码,2288H-v5默认密码是Admin@9000 移动光标选择device manager 驱动管理选择configurationutility 配置管理 选择main menu 主菜单 选择第一个 configuration management 配置管理 选择create virtual driver 创建虚拟驱动选择select RAID level 选择RAID等级选择level-5 选择select drivers 选择驱......

weixin_46041124的博客 1万+

C# 数组 循环结构

c# 数组 循环结果数组为什么要使用数组?举个例子:斐波纳西数列生成一些随机数获取数组中前两个最大的数求 1/2 + 2/3 + 。。。。+ 98/99 + 99/100C#预处理命令list集合在循环中 break 和 continue的使用 数组 为什么要使用数组? 举个例子:斐波纳西数列 1,2,3,5,8,13,21,,,, //产生斐波纳西数列 ...

yf9595的博客 4181

180.在 Vue3 中使用 OpenLayers 实现多个多边形的绘制、编辑、删除与清空

【摘要】本文介绍如何在Vue3+TypeScript环境下使用OpenLayers实现多边形地图交互功能。通过Composition API封装核心逻辑,实现了多边形绘制、编辑、删除及清空等操作。关键技术包括:使用VectorLayer管理图形数据,Draw/Modify/Select交互控制,以及通过ref()管理交互状态。文中提供了完整代码示例,并解决了交互对象叠加问题,为开发GIS应用提供了基础模块。该方案支持扩展为数据库存储、后端交互等高级功能。

小彭的博客 770

Python爬虫实战:利用最新技术爬取抖音话题挑战视频

本文将详细介绍如何使用Python最新技术栈构建一个高效的抖音话题挑战视频爬虫。我们将从环境配置开始,逐步讲解请求模拟、数据解析、反反爬策略、数据存储等关键环节,并提供完整的代码实现。本文适合有一定Python基础的开发者学习高级网络爬虫技术。关键词:Python爬虫、抖音API、话题挑战、视频爬取、反反爬本文详细介绍了如何使用Python最新技术栈构建抖音话题挑战视频爬虫。我们从基础请求开始,逐步实现了数据解析、反反爬策略、数据存储等核心功能,并探讨了分布式和增量爬取等高级主题。更智能的反反爬策略。

2201_76125261的博客 1745

Python循环语句及随机数生成

Python循环语句 编写程序时的三种顺序: 顺序:从上向下,顺序执行代码 分支:根据条件判断,决定执行代码的分支 循环:让特定代码重复执行(解决程序员重复工作) Python for循环语句 for 变量 in range():、 range(stop): 0-stop-1 range(start,stop): start-stop-1 range(start,stop,step): start-stop step(步长) If : 循环需要执行的代码 else: ...

weixin_56005867的博客 6536

RFC-only 与 SAProuter 场景下,让 Claude 真正参与 SAP ABAP 开发

SAP ABAP 开发这几年正在出现一个很有意思的变化。过去我们说开发工具,脑子里大多是 SE80、SE38、SE24、SEGW、Eclipse ADT,再往后是 BAS、VS Code、abapGit、ATC、CI/CD。现在又多了一层,Claude Code、Claude Desktop 这类 AI 编程助手开始通过 MCP 进入开发现场,不只是写一段示例代码,而是能读系统里的 ABAP 对象、搜索包、改源码、跑检查、辅助重构。

2007 年 ~ 2025 年,深耕 SAP 技术 18 年 1621

随机数经典例题:生成5个不重复的随机数[0~10]存放在数组中

题目:生成5个不重复的随机数[0~10]存放在数组中 代码实现思路: 1.创建一个固定长度的一维int数组(每个元素默认为0) 2.给这个数组中每个元素赋默认值:-1 3.设定下标从0(int index=0)开始循环,每次循环生成一个随机数,然后执行判断方法(PanDuan()),若判断为true就将这个随机数赋给当前下标的数组元素,然后下标加一(index++) 4.写这个静态判断方法PanDuan(int arr,int x):遍历数组,若找到这个这个随机数则返回false, 找不到就返回true 代

weixin_43958958的博客 4555

复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文

答案分为十章,有部分习题没有答案,全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案

假人有限元模型

假人模型,车辆碰撞假人有限元模型,适合做乘员安全的研究者利用

如何将随机数存入数组java_JAVA怎么把随机数赋给数组

JAVA怎么把随机数赋给数组来源:互联网宽屏版评论2012-05-29 12:50:14分类: 电脑/网络 >> 程序设计 >> 其他编程语言问题描述:double a=Math.random();可以产生个随机数,怎么产生100个这样的随机数然后赋值给数组并输出呢?参考答案:public class ArraysExample{public static void...

weixin_39673051的博客 4083

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

从数组里面获取随机数

var arr = [2,3,42,6,7,8,9,0,77,555,677,333,555,88,68,444,90,23,12,45,67,456,45,356,31,34,57,85,43,689]; function Gets(Arr,num) //传入2个参数,一个数组,一个需要获取的几个随机数 { var arr = new Array(); //这个数组

li3196672779的博客 1万+

蓝牙模块HM-10手册

蓝牙模块HM-10手册,该手册对蓝牙模块HM-10进行了详细的介绍和使用方法以及一些AT指令。

C#基础知识 foreach循环 数组 随机数

foreach循环 数组 随机数

2201_76097779的博客 501

使用foreach循环输出数组中的元素

// 使用foreach循环输出数组中的元素 for( 变量名 : 需要遍历的数组名){ 输出(变量名 + “”); } 示例:【牛客网编程练习题】-Math类操作数据 public class HelloWorld {          public static void main(String[] args) {                  // 定

sjysunjianying的博客 1万+

数组、循环体、生成随机数、读取键盘输入的数据

数组的三种定义方法: * 数组的定义: * 1.1数据类型[] 变量名 = new 数据类型[长度] * 2.2数据类型[] 变量名 = new 数据类型[数据1,数据2,数据3] * 3.3数据类型[] 变量名 = {数据,数据,数据,数据} */ int[] intArray1 = new int[3]; int[] intArray2 = new int[]{1,2,3,4};//直接量的形式 int[] intArray3 = {1,2,3,4,5};//直接量的形式 增强for

qq_45417402的博客 230

生成随机数放进数组中,重复则重新生成

import java.util.Arrays; import java.util.Random; //生成五个不重复的随机数,重复则重新生成,最后放进数组中 public class HomeWorkRandom { public static void main(String[] args) { //创建出一个容量为5的数组,创建一个随机数对象 int...

qq_46434519的博客 1205

js用for循环和随机数,随机一个1-9的数组

可以得到一个包含九个数的数组,可能有人发现了,这个数组中有重复的数字,那么怎么办呢?这就要用到去判断了,我们先可以通过内置一个for循环进行判断,来判断。Math.random()方法,可以随机0-1的数,我们可以使用Mathfloor()包裹进行向下取整;在这里我们得到了九个随机数,可以通过创建一个arr将之存起来。

ts_shinian_web 4968

shell基础之数组、随机数

1.数组定义方法: 动态定义数组变量,并使用命令的输出结果作为数组的内容 2.数组的打印和输出 1)打印数组元素 *和@符表示打印所有元素,打印某个元素取其下标即可,数组下标从0开始 2)打印元素个数 echo ${#array[*]} | echo ${#array[@]} 3)数组的赋值 注意:如果下标不存在,则自动添加一个新的元素,如果存在,则覆盖原来的值...

passion_for_life的博客 1344

生成多个随机数的数组,srand()函数

更多资料请点击:我的目录 c语言-生成多个随机数的数组,只要调用 srand()此函数就可以实现,具体用法如下: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> srand(time(NULL)); //生成随机数 for(k = 0; k < 5; k++) //遍历5个数组 ...

佳佳鸽的博客 2539

数组的知识和随机数生成公式

/* 知识点     数组   什么是数组   数组定义    赋值   动态数组 (数组重定义) redim   数组的遍历 (随机数)    写个随机数的公式函数   然后算出数组元素中的最大数   数组的复制   多维数组   传递数组参数  一:什么是数组  数组就是 其有多个相同类型的元素 放在一起  你也可以理解成多少相同类型的变量 比如 Dim myarray(99)  注意数组的...

天才李晓晓的 630

[随机数详解]生成一个随机数,生成指定范围的随机数及随机数组去重

写在前面: 很早之前在简书写过几篇关于随机数的文章之前写的很乱,现在重新整理一下这些知识点。本文包含了如下这些知识点:js生成随机数,生成指定范围的随机数,获得不重复随机数组。 js生成随机数。 Math.random()——生成大于等于0.0且小于1.0的一个随机数; 通常我们生成随机数都是使用这个方法,这个方法返回值是一个伪随机选择的数,该值大于等于0.0且小于1.0,即取值范围是[0.0,1...

weixin_34375251的博客 1775

Web 版翻译者资料库

本项目是桌面版《翻译者资料库》的 Web 移植版,基于 Spring Boot 3.3、Thymeleaf、Bootstrap 5.3 与 MySQL 8.0 构建。它面向翻译写作提供资料、词汇、句库、文本工具、对照制作、查找、备份恢复及旧库迁移等功能,完整继承桌面版核心业务规则,支持一键启动与离线访问。

howard2005的专栏 181
上一篇: 一篇文章搞懂DsspSeek Harness
下一篇: Mac Xcode 使用指南|零基础 C 语言选手界面完全图解
OnceCode
博客等级 码龄103天 20粉丝 6原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值