【练习四】顺序结构(for)循环相关练习(一共31题)

【练习一】选择结构(for)循环相关练习(一共31题) java for循环练习题 阅读详情

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25:李白无事街上走,提壶去买酒。遇店加一倍,见花喝一斗,五遇花和店,喝光壶中酒,试问李白壶中原有多少斗酒?(使用for循环结构编程实现)

提示:采用逆向思维分析问题。

26:开发一个标题为“FlipFlop”的游戏应用程序。它从1计数到100,遇到3的倍数就替换为单词“Flip”,5的倍数就替换为单词“Flop”,既为3的倍数又为5的倍数则替换为单词“FlipFlop”。

27:生成13位条形码

Ean-13码规则:第十三位数字是前十二位数字经过计算得到的校验码。

例如:690123456789

计算其校验码的过程为:

@前十二位的奇数位和6+0+2+4+6+8=26

@前十二位的偶数位和9+1+3+5+7+9=34

@将奇数和与偶数和的三倍相加26+34*3=128

@取结果的个位数:128的个位数为8

@用10减去这个个位数10-8=2

所以校验码为2

(注:如果取结果的个位数为0,那么校验码不是为10(10-0=10),而是0)

实现方法ean13()计算验证码,输入12位条码,返回带验证码的条码。

例:输入:692223361219输出:6922233612192

28:求两个整数的最大公约数和最小公倍数

29:将100元兑换为1元、5元、10元的零钱,请问有多少种兑换方法?

30:用100元人民币兑换10元,5元,1元的纸币(每种都要有)共50张,计算有多少种兑换方案

31:设计Java程序,假设有50瓶饮料,喝完3个空瓶可以换一瓶饮料,依次类推,请问总共喝了多少瓶饮料?

若有错误,请指正,不胜感激


25:李白无事街上走,提壶去买酒。遇店加一倍,见花喝一斗,五遇花和店,喝光壶中酒,试问李白壶中原有多少斗酒?(使用for循环结构编程实现)

提示:采用逆向思维分析问题。

public class DemoText1 {

    public static void main(String[] args) {
        /*
        简体路程:
        最后                              一开始
        花,酒,花,酒,花,酒,花,酒,花,酒
        */
        double sum=0;
        /*可以看到最后碰到花,喝完了酒,那么在最后一次酒哪里,酒只有二分之一
        (遇店加一倍),所以说,就先+1,再把整体除以二(遇店加一倍),就可
        以求出一开始的了。*/
        for(double i=1;i<=10;i++){
            if(i%2==0){
                sum=sum/2;
                System.out.println(sum);
            }else{
                sum++;
            }
        }
        System.out.println("有酒:"+sum);
    }
}

26:开发一个标题为“FlipFlop”的游戏应用程序。它从1计数到100,遇到3的倍数就替换为单词“Flip”,5的倍数就替换为单词“Flop”,既为3的倍数又为5的倍数则替换为单词“FlipFlop”。

public class DemoText2 {

	public static void main(String[] args) {
		
		System.out.println("------------FlipFlop------------");
		int num=0;
		for(int i=1;i<=100;i++){
			if(i%3==0){
				System.out.print("Flip\t");
			}
			if(i%5==0){
				System.out.print("Flop\t");
			}
			if(i%3==0 && i%5==0){
				System.out.print("FlipFlop\t");
			}
			System.out.print(i+"\t");
			num++;
			if(num%10==0)
				System.out.println();
		}
	}
}

27:生成13位条形码

Ean-13码规则:第十三位数字是前十二位数字经过计算得到的校验码。

例如:690123456789

计算其校验码的过程为:

@前十二位的奇数位和6+0+2+4+6+8=26

@前十二位的偶数位和9+1+3+5+7+9=34

@将奇数和与偶数和的三倍相加26+34*3=128

@取结果的个位数:128的个位数为8

@用10减去这个个位数10-8=2

所以校验码为2

(注:如果取结果的个位数为0,那么校验码不是为10(10-0=10),而是0)

实现方法ean13()计算验证码,输入12位条码,返回带验证码的条码。

例:输入:692223361219输出:6922233612192

import java.util.Scanner;

public class DemoText3 {

	public static void main(String[] args) {	
		Scanner sc = new Scanner(System.in);
		System.out.println("请输入12位数字:");
		String str = sc.next();
		int jiShu = 0;
		int ouShu = 0;
		int sum = 0;
//		把偶数和奇数收集起来,用来做后面的乘法操作
		for(int i=0;i<12;i++){
			if(i%2==0){
			jiShu = jiShu+(int)str.charAt(i);
			}else{
			ouShu = ouShu+(int)str.charAt(i);
			}
			}
		sum=(jiShu+ouShu)*3;
//		求出校验位
		int geWei = sum%10;
//		判断是否为零
		if(geWei==0){
			System.out.println("最终结果:");
		System.out.println(str+0);
		}else{
			System.out.println("最终结果:");
			System.out.println(str+(10-geWei));
		}
	}
}

28:求两个整数的最大公约数和最小公倍数

import java.util.Scanner;

public class DemoText4 {

	public static void main(String[] args) {
//		最大公约数:指两个或多个整数共有约数中最大的一个。
//		最小公倍数:在两个或两个以上的自然数中,如果它们有相同的倍数,
//		这些倍数就是它们的公倍数,其中除0以外最小的一个公倍数
		Scanner sc = new Scanner(System.in);
		System.out.println("输入第一个数:");
		int min = sc.nextInt();
		System.out.println("输入第二个数:");
		int max = sc.nextInt();
		int x=0;
		if(max<min){
			x=max;
			max=min;
			min=x;
		}
//		能除尽这两个数,且最大的数,所以说,要从大到小,减少判断
			for(int a=min;a>1;a--){
				if(max%a==0 && min%a==0){
					System.out.println("最大公因数:"+a);
					break;
				}
			}
//		如果最大值是,小的值的倍数,那么,最小公倍数就是最大值的本身
		if(max%min==0){
			System.out.println("最小公倍数:"+max);
		}else{
			
			System.out.println("最小公倍数:"+max*min);
		}
	}

}

29:将100元兑换为1元、5元、10元的零钱,请问有多少种兑换方法?

public class DemoText6 {

		public static void main(String[] args) {
//			将100元兑换为1元、5元、10元的零钱,请问有多少种兑换方法?
			int sum=0;
			for(int i=0;i<=10;i++){
				for(int a=0;a<=20;a++){
					for(int b=0;b<=100;b++){
						if(i*10+a*5+b==100){
							sum++;
						}
					}
					
				}
			}
			System.out.println("一共有:"+sum+"兑换方法。");
		}
}

30:用100元人民币兑换10元,5元,1元的纸币(每种都要有)共50张,计算有多少种兑换方案

public class DemoText5 {

	public static void main(String[] args) {
//		用100元人民币兑换10元,5元,1元的纸币(每种
//		都要有)共50张,计算有多少种兑换方案
		int sum=0;
//      因为每种都要有,所以,起始都为一
		for(int i=1;i<=10;i++){
			for(int a=1;a<=20;a++){
				for(int b=1;b<=100;b++){
					if(i*10+a*5+b==100){
						sum++;
					}
				}
				
			}
		}
		System.out.println("一共有:"+sum+"兑换方法。");
	}
}

31:设计Java程序,假设有50瓶饮料,喝完3个空瓶可以换一瓶饮料,依次类推,请问总共喝了多少瓶饮料?

public class DemoText7 {

	public static void main(String[] args) {
	
		int num=0;
		int sum=0;
		for(int i=50;i>0;i--){
//			计数,如果num==3,就加一瓶
			num++;
			if(num%3==0){
				i++;
//				num=0;这一句加不加都可以
			}
			sum++;	
		}
		System.out.println(sum);
	}
}

若有错误,请指正,不胜感激

【蓝桥真题1】这道用了7个for循环的蓝桥真题,让舍友哭着跑出考场【内附原题资源】 ⭐️引言⭐️ 大家好,我是执梗,蓝桥杯的报名快接近尾声,如果有兄弟还没报名不了解比赛,缺少视频讲解和真题资源的一定要阅读一下我的这篇蓝桥全解析——蓝桥全解析。为了帮助兄弟们更好准备比赛,我特意选取了蓝桥往年真题中许多能体现出蓝桥经典题型的题目——如暴力遍历、动态规划等等。有帮助的兄弟们一定要收藏一下,后面会陆续更新。 ????博客首页:执梗的博客 ????欢迎关注????点赞????收藏⭐️留言???? ❤️ :热爱Java学习,期待一起交流! ????作者水平很有限,如果发现错误 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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【C语言初阶(四)】分支和循环语句

从本章开始我们就要进入C语言的正式学习了,前面的章节我们分享了C语言中大概包含哪一些知识,现在我们来一章一章的深入探讨这些知识.本章分享的是分支和循环语句

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