【测试面试题】显示输入数字中的最大值

该博客分享了如何在Python、Java和Go语言中编写程序,从控制台读取一个正整数N,然后读取N个数字,最后找出并打印这N个数字中的最大值。程序通过循环和条件判断实现,适合初学者了解基本的输入输出和数值比较操作。

测试面试题

此模块致力于我遇到过的面试题,希望可以给大家带来帮助!!!

显示输入数字中的最大值

编写程序,使其:

  1. 从控制台读取数字 N(必须大于 0)
  2. 再从控制台读取 N 个数字
  3. 显示 N 个输入数字中的最大值。

编程方法如下:

Python

"""
编写程序,使其:
1. 从控制台读取数字 N(必须大于 0)
2. 从控制台读取 N 个数字
3.显示 N 个输入数字中的最大值。
"""
class Solution:
    def __init__(self):
        self.maximum = 0

    def solution_main(self):
        input_number = int(input())

        if input_number > 0:
            for i in range(input_number):
                number = int(input())
                if self.maximum == 0:
                    self.maximum = number
                else:
                    self.maximum = max(self.maximum, number)
            print(self.maximum)


if __name__ == '__main__':
    Solution = Solution()
    Solution.solution_main()

Java

/*
编写程序,使其:
1. 从控制台读取数字 N(必须大于 0)
2. 从控制台读取 N 个数字
3.显示 N 个输入数字中的最大值。
 */
public class Solution {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
        int maximum = 0;
        int minimum = Integer.parseInt(reader.readLine());

        //在此编写你的代码
        if (minimum > 0) {
            for (int i = 0; i < minimum; i++) {
                int max1 = Integer.parseInt(reader.readLine());
                if (maximum == 0) {
                    maximum = max1;
                } else {
                    maximum = Math.max(maximum, max1);
                }
            }
            System.out.println(maximum);
        }
    }
}

GO

/*
编写程序,使其:
1. 从控制台读取数字 N(必须大于 0)
2. 从控制台读取 N 个数字
3. 显示 N 个输入数字中的最大值。
*/

func main() {
	maximum := 0
	// 从键盘获取数值 inputNumber
	var inputNumber int
	_, _ = fmt.Scanln(&inputNumber)

	// 判断输入数值大于 0
	if inputNumber > 0 {
		// 循环 inputNumber 次,并判断输入最大值
		for i := 0; i < inputNumber; i++ {
			var number int
			_, _ = fmt.Scanln(&number)

			if maximum == 0 {
				maximum = number
			} else {
				maximum = int(math.Max(float64(maximum), float64(number)))
			}
		}
		fmt.Println(maximum)
	}
}
Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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