【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)
	}
}
内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)与多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习与启发因子优化,实现路径的动态调整与多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算与参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练与融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法与神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑与实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策与环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型与MATLAB实践,建议读者在理解ACO与MLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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