第十周项目四——大奖赛计分拓展(2)错误求解

该程序实现了一个评分系统,用于计算多位评委给出的参赛选手分数,在去掉一个最高分和一个最低分后,计算剩余分数的平均值作为最终得分。

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问题及代码:

/*
 * Copyright (c) 2014, 烟台大学计算机学院
 * All rights reserved.
 * 文件名称:test.cpp
 * 作    者:陈旭
 * 完成日期:2014年 11 月 4 日
 * 版 本 号:v1.0
 *
 * 问题描述: 多位评委为参赛选手打分,求去掉一个最高分合一个最低分后,剩余分数的平均值
 * 输入描述: 多个整数分数
 * 程序输出: 对应选手的最后得分
 */
#include <iostream>

using namespace std;

int main()
{
    int i,j;
    cout <<"请输入评委人数:";
    cin >>j;
    double score,max,min,average,all;
    cout <<"请输入选手的成绩(0-10)"<<endl;
    all=0,max=-1,min=11,i=0;
    do
    {
        i++;
        cout <<"第"<<i<<"位评委的得分:";
        cin >>score;
        if(score<0||score>10)
            continue;
        all=all+score;
        if(score>max)
            max=score;
        if(score<min)
          min=score;
    }
    while(i<j);
    cout <<"减去一个最高分:"<<max<<",减去一个最低分:"<<min<<"。"<<endl;
    average=(all-max-min)/(j-2);
    cout << "当前选手的最后得分是:"<<average<< endl;
    cout <<"*****************SUCCESS******************"<<endl;
    cout <<"按N退出,其他键继续...Y"<<endl;
    return 0;
}


 

运行结果:

 

学习心得:

    至今不明白哪里有问题,为什么计算时可以忽略超出范围数字的存在但是却不能显示重新输入,望各位大神路过指点。

内容概要:本文介绍了基于SMA-BP黏菌优化算法优化反向传播神经网络(BP)进行多变量回归预测的项目实例。项目旨在通过SMA优化BP神经网络的权重阈值,解决BP神经网络易陷入局部最优、收敛速度慢及参数调优困难等问题。SMA算法模拟黏菌寻找食物的行为,具备优秀的全局搜索能力,能有效提高模型的预测准确性训练效率。项目涵盖了数据预处理、模型设计、算法实现、性能验证等环节,适用于多变量非线性数据的建模预测。; 适合人群:具备一定机器学习基础,特别是对神经网络优化算法有一定了解的研发人员、数据科学家研究人员。; 使用场景及目标:① 提升多变量回归模型的预测准确性,特别是在工业过程控制、金融风险管理等领域;② 加速神经网络训练过程,减少迭代次数训练时间;③ 提高模型的稳定性泛化能力,确保模型在不同数据集上均能保持良好表现;④ 推动智能优化算法与深度学习的融合创新,促进多领域复杂数据分析能力的提升。; 其他说明:项目采用Python实现,包含详细的代码示例注释,便于理解二次开发。模型架构由数据预处理模块、基于SMA优化的BP神经网络训练模块以及模型预测与评估模块组成,各模块接口清晰,便于扩展维护。此外,项目还提供了多种评价指标可视化分析方法,确保实验结果科学可信。
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