成绩处理

本文介绍了一个用于处理成绩的C++程序,包括输入成绩、获取最高分、最低分、平均分和标准差,并输出相关统计数据。
/*                  
02.* Copyright (c) 2012, 烟台大学计算机学院                  
03.* All rights reserved.                  
04.* 文件名称:test.cpp                  
05.* 作者:刘伟丽                
06.* 完成日期:2012 年11月29日                  
07.* 版本号:v1.0                  
08.*                  
09.* 输入描述:无                  
10.* 问题描述:成绩处理                  
11.* 程序输出:处理后的成绩       
12.* 问题分析:                 
13.* 算法设计:略                  
14.*/        
#include <iostream>
#include<Cmath>
using namespace std;
int score[50];
int num;
void input_score();
int get_max_score();
int get_min_score();
double get_avg_score();
double get_stdev_score();
int count(int );
void output_index(int );
int main(){
	int max_score,min_score;
	cout<<"小组共有多少同学?";
	cin>>num;
	cout<<endl<<"请输入同学成绩:"<<endl;
	input_score();
	max_score=get_max_score();
	cout<<endl<<"最高成绩为:"<<max_score<<",共有"<<count(max_score)<<"人。";
	min_score=get_min_score();
	cout<<endl<<"最低成绩为:"<<min_score<<",共有"<<count(min_score)<<"人。";
	cout<<endl<<"平均成绩为:"<<get_avg_score();
	cout<<endl<<"标准偏差为:"<<get_stdev_score();
	cout<<endl<<"获得最高成绩的学生(学号)有:";
	output_index(max_score);
	cout<<endl<<"获得最低成绩的学生(学号)有:";
	output_index(min_score);
	return 0;
}
void input_score(){
	int i;
	for(i=0;i<num;i++)
		do{
			cout<<"请输入第"<<i<<"位同学的成绩:";
			cin>>score[i];
		}while(score[i]<0||score[i]>100);
		return;
}
int get_max_score(){
	int max=-1,i;
	for(i=0;i<num;i++)
		if(max<=score[i])
			max=score[i];
		return max;
}
int get_min_score(){
	int min=101,i;
	for(i=0;i<num;i++)
		if(min>=score[i])
			min=score[i];
		return min;
}
double get_avg_score(){
	int sum=0,i,avg;
	for(i=0;i<num;i++)
		sum+=score[i];
	avg=sum/num;
	return avg;
}
double get_stdev_score(){
	int sum=0,i,std;
	for(i=0;i<num;i++)
		sum+=(score[i]-get_avg_score())*(score[i]-get_avg_score());
	std=sqrt(sum/(num-1));
	return std;
}
int count(int s){
	int i,c=0;
	for(i=0;i<num;i++)
		if(s==score[i])
			c++;
		return c;
}
void output_index(int s){
	int i;
	for(i=0;i<num;i++)
		if(s==score[i])
			cout<<i<<'\t';
		return;
}



运行结果:
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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