for,while,do...while各种循环区别特点详解(带例题)

C语言循环三兄弟:for、while、do-while谁才是循环界的扛把子? 特点:知道循环次数时使用,结构清晰,适合遍历数组、固定次数的操作。for (初始化;条件;更新)// 循环体行为艺术:第一步(开场白): 执行初始化语句(通常定义并初始化一个循环变量,如int i = 0;只执行一次!第二步(灵魂拷问): 检查循环条件(例如i < 10)。如果条件为真(非零),进入第三步;如果为假(零),直接出门右转(结束循环)。第三步(干活): 执行{}里的循环体代码。第四步(自我更新): 执行更新语句(通常让循环变量前进一步,如i++)。 阅读详情

For循环

死循环概念
	①没有循环结束的条件
	②或者循环结束的条件永远不成立,或者说运行的条件永远不成立【不写更新变量】
死循环例题
for(int i = 0; ; i++){
		System.out.println("asd");
		}
		
		for(int i = 0;i<10;) {
			System.out.println("sad");
		}
最简单的for死循环
for(;;) {
			System.out.println("sdas");
		}
练习:

判断一个数字是否为素数->质数只能被1和本身整除的数]

		Scanner  scanner =new Scanner(System.in);
		int num = scanner.nextInt();
		boolean flag = true;
		for(int i = 2;i<=num-1;i++) {
			if (num%i==0) {
				flag = false;
				break;
			}
		}
		if (flag) {
			System.out.println("T");
		}else {
			System.out.println("F");
		}

找出2-100的质数

		for(int i=3;i<=100;i++){
			boolean flag = true;
				for(int j=2;j<i;j++){
					if(i%j==0){
					flag=false;
					break;
					}
				}
				if(flag){
				System.out.print(i+" ");
				}
			}

打印1-100,但是排除5的倍数

		for(int i= 1;i<=100;i++) {
			//反向if !真->非(真)->假
			if (i%5 == 0) {
				continue;
			}
			System.out.println(i);
		}

循环中的continue ->继续:停止[跳过]本次循环,重新继续下次循环

练习, 使用continue,输出1-100的奇数

		int a=0;
		for(int i= 1;i<=100;i++) {
			if (i%2==0) {
				continue;
				}
			System.out.println(i);
			a++;	
				if(a == 5 ) {
					break;
				}
			}

案例6:鸡兔同笼问题: 50个头,120个脚 多少鸡?多少兔?

		for(int ji=0;ji<=50;ji++) {
			int tu = 50-ji;
			if(ji*2 + tu*4 == 120) {
				System.out.println(ji);
				System.out.println(tu);
			}
		}
		```
		
有一只猴子捕了一些桃子,摘下的第一天,立即吃掉一半,不过瘾然后又吃了一个,以后每天都是如此[第二天吃掉了剩下的一半,不过瘾,有多吃了一个],到了第十天发现只有一颗桃子,问猴子捕了多少个桃子
```java
		int sum=1;
		int i=9;
		while(i>=1){
		sum=2*(sum+1);
			i--;
		}
		System.out.println(sum);*/

并且只有三次机会,每次失败提示还有几次
for 3次,每次失败时,提示剩有几次机会1-> 3-1 2->3-2 3->3-3系统已锁定

		Scanner scanner = new Scanner(System.in);
		
		for(int i =1;i<=3;i++) {
			
		System.out.println("请输入用户名:");
		String username = scanner.next();
		System.out.println("请输入密码:");
		int pwd = scanner.nextInt();
			
		if ("a".equals(username)&&pwd ==123) {
			
			System.out.println("密码正确");
			break;
			
		}else  {
			if(i==3) {
			System.out.println("密码输入错误三次,账号已冻结");

		}else {
			System.out.println("密码错误,请重试!!");
		}
		
	}
		}

do…while

格式 :
	 * 初始表达式
	 * 
	 * do{
	 * 		循环体; -> 1,循环逻辑 2,更新表达式
	 * }while(布尔表达式);
	 * 
	 * 执行流程:
	 * 1,初始化变量
	 * 2,直接来执行循环体
	 * 3,循环体执行完毕,判断布尔表达式,如果布尔表达式为真,继续执行循环体
	 * 4,如果为假,退出 do while循环
例题

输出1-10

		int i = 1;
	do {
//			1,循环逻辑
			System.out.println(i);
//			2, 更新变量
			i++;			
		}while(i<=10);		
	while 和 do while的区别
	int i  = 11;
	do {
		System.out.println(i);
		i++;
	}while(i <= 10);
do while 特点
  • 先不看条件 , 直接执行一次,然后再判断条件
  • 即使条件不成立,也可以执行一次
  • while -> 先判断 ,再执行
  • do while -> 先执行 , 再判断
  • while 如果条件不成立,一次也不执行
  • do while 无论条件是否成立,至少执行一次
while循环、do-while循环与for循环 循环结构while循环do-while循环for循环二级标题三级标题四级标题五级标题六级标题 while循环 while循环语句的语法: 变量初始化 while(循环条件){ 循环体 } 编写一个while循环的过程: 1、定义一个变量 2、使用变量进行判断,只要满足条件,就执行某些代码 3、改变变量以改变条件的结果,达到退出循环的目的 while语句的流程图: ![在这里插入图片描述](https://img-blog.csdnimg.cn/2020070918305370.jpg?x- 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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