圆的面积、周长与半径

C++给出圆的半径,求圆的直径、周长和面积 C++给出圆的半径,求圆的直径、周长和面积 给出圆的半径,求圆的直径、周长和面积。输入圆的半径实数 r ,输出圆的直径、周长、面积,每个数保留小数点后4位。 输入:         包含一个实数 r( 0 < r <= 10,000),表示圆的半径。 输出:         一行,包含三个数,分别表示圆的直径、周长、面积,数与数之间以一 阅读详情

【题目描述】

输入半径r,输出圆的周长、面积、直径,数与数之间以一个空格分开。

【输入】

输入半径。

【输出】

如题述。数与数之间以一个空格分开。

【输入样例】

1

【输出样例】

圆的面积:3.14
圆的周长:6.28
圆的直径:2

代码如下:

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
int main(){
	float pai=3.14;
	float r;
	cin>>r;
	cout<<"圆的面积:"<<pow(r,2)*pai;
	cout<<"圆的周长:"<<2*r*pai;
	cout<<"圆的直径:"<<2*r;
	return 0;
}

这段程序是一个计算圆的面积、周长和直径的程序。首先,它引入了 bits/stdc++.h 头文件,该头文件包含了C++标准库中的所有头文件。然后,使用 using namespace std 来避免后续代码中重复使用 std:: 的写法。

在 main 函数中,定义了 pai 变量并赋值为 3.14,表示圆周率。然后,定义了一个变量 r 来存储用户输入的半径。通过 cin 来获取用户输入的半径值。

接下来,使用 cout 来输出计算得到的圆的面积、周长和直径。使用 pow 函数来计算半径的平方,然后乘以 pai 得到面积。使用 2*r*pai 计算周长,使用 2*r 计算直径。

最后,返回0表示程序运行结束。

 

信息学奥赛一本通--1014:与圆相关的计算 给出圆的半径,求圆的直径、周长和面积。输入圆的半径实数r,输出圆的直径、周长、面积,每个数保留小数点后4位。圆周率取值为3.14159。输出一行,包含三个数,分别表示圆的直径、周长、面积,数与数之间以一个空格分开,每个数保留小数点后4位。输入包含一个实数r(0... 阅读详情

相关推荐

如何获取SAP BTP账户及BAS启用

返回到 Service Marketplace 点击SAP Business Application Studio 然后go to Application。进入子用户的OverView里面找到Entitlements添加SAP Business Application Studio。注意:在选购BTP免费环境的时候,使用人要选公司才可以成功。在完成上述操作后,就可以登陆Cockpit。这里有SAP官方的BTP试用的手顺链接。配置权限※我绑定的是登录时的邮箱。※过程中有问题可以在评论区讨论。

wangshulong2013的博客 721

一本通-2067:圆

2067:圆

~ 620

CMU动作捕捉数据集实战:从AMC文件到Python可视化的完整流程

本文提供了CMU动作捕捉数据集的完整实战指南,详细解析了AMC文件格式,并对比了MATLAB转换、Python原生解析及转换为BVH格式三种数据解析策略。重点介绍了如何构建Python数据处理与可视化管道,包括将数据转换为Pandas DataFrame、绘制时间序列与相关性热力图,以及实现3D骨架动画,帮助开发者高效利用这一经典动作捕获数据集进行运动分析与模型训练。

android的专栏 716

【2067】圆(含实用知识)

2067:【例2.5】圆 时间限制: 1000 ms 内存限制: 65536 KB 提交数: 14019 通过数: 7556 【题目描述】 输入半径r,输出圆的直径、周长、面积,数与数之间以一个空格分开,每个数保留小数点后4位。 【输入】 输入半径。 【输出】 如题述。数与数之间以一个空格分开。 分析:要注意两点:1.圆的相关计算公式;2.保留小数点。 #include <iostream> using namespace std; ...

LWX3289765163的博客 1012

Obsidian免费同步全攻略:手把手教你用OneDrive+Remotely Save插件跨设备同步笔记

本文提供了一份详细的Obsidian免费同步方案指南,核心是利用OneDrive云存储与Remotely Save插件实现跨设备笔记同步。文章手把手教学,涵盖插件安装、OneDrive授权配置、桌面端与移动端的同步设置,并解答了常见问题,帮助用户在不依赖官方付费服务的情况下,构建稳定、自主的免费同步工作流。

bash7scripter的博客 849

图片数据爬取工具Image-Downloader的安装和使用

文章目录1、python安装2、下载chromedriver并配置3、下载phantomjs并配置.4、安装相关python库5、使用 安装包地址:https://github.com/sczhengyabin/Image-Downloader 下载: 方式一:打开cmd,输入: git clone https://github.com/sczhengyabin/Image-Downloader.git 方式二:打开网址 1、python安装 该数据爬取工具要求python>=3.5,由于

wxplol的博客 6672

2067:【例2.5】圆

输入半径r,输出圆的直径、周长、面积,数与数之间以一个空格分开,每个数保留小数点后4位。设置输出格式为固定小数位数,并将输出的小数位数设置为4位。打印计算得到的直径、周长和面积,并用空格分隔。从输入中读取半径的值,将其存储在变量。数与数之间以一个空格分开。2067:【例2.5】圆。

昵称格式不正确的博客 627

浅谈迪杰斯特拉(Dijkstra)算法和A*算法原理及实现

迪杰斯特拉(Dijkstra)算法和A*算法的原理及实现。

Guo_Zhanyu 9597

键盘输入圆的半径求圆的周长和面积

键盘输入圆的半径求圆的周长和面积 使用scanf("%d", &a)函数可以获取键盘输入的值,并将键盘输入的值保存到变量a中,其中%d表示输入的是整数,还可以使用%c、%f或%lf等,表示输入的是字符、单精度浮点数或双精度浮点数。 编写程序,实现从键盘输入圆的半径 r,计算并输出圆的周长和面积。 注意:PI 取 3.14159;输入的半径 r 的数据类型是双精度浮点数。 示例 输入(可在编译器下方 预设输入 处填写) 12 输出(示例内容仅表示样式,不代表答案) 周长: 75.398160 面

weixin_42632699的博客 3万+

谷歌A2A协议入门指南:附简易Python代码示例

继"关税"之后,当下最热门的词汇当属AI智能体——这种基于人工智能的软件能够执行复杂任务、实现工作流自动化并提升生产效率。但迄今为止,大多数智能体都处于各自为政的状态,难以顺畅协作。就像团队执行重大项目时,成员之间却无法交流!对于技术人员而言,一个可能遇到的典型场景是:假设你需要协调四个不同的AI服务——处理用户查询的Gemini智能体、在向量数据库进行搜索的AI应用、基于Claude的摘要生成器,以及运行专业领域逻辑的Python智能体。

独立开发,substack顶级编辑 792

Qt垂直滚动条QVerticalScrollBar详解:从基础到实战的控件开发指南

本文系统解析Qt中QVerticalScrollBar的用法,从基础概念到进阶技巧。主要内容包括:1)基础认知:介绍其继承关系、作用及典型应用场景;2)核心用法:创建方法、关键属性配置和信号槽连接;3)进阶技巧:自定义样式表美化外观,以及与自定义内容区域的联动实现;4)实战注意事项,如避免循环触发和高DPI适配等。文章强调掌握QVerticalScrollBar对提升Qt滚动类功能开发效率的重要性,并建议通过自定义文本编辑器实践巩固知识点。

专注现代C++实战,从核心语法到高性能编程,助力开发者深入掌握系统级编程精髓。 757

matlab编写圆的公式,编写函数文件球半径为r的圆的面积周长 matlab

用vf编写一个程序,计算圆的面积和周长.提示用户输入半径(r),然后输出由该函数计?CLEARSETTALKOFFINPUT"请输入半径:"TORL=2*PI()*RS=PI()*R*R"半径为R的圆的周长为:",L"半径为R的圆的面积为:",SSETTALKON编写一个程序,求半径为r的圆的周长和面积以及半径为r的球的表面积和体积.编写一个程序,要求输入圆的半径,求圆的周长,面积.并输出结果.P...

weixin_39609423的博客 7982

基于simulink的BMS系统中电池单体故障隔离与恢复建模

本文介绍了使用Simulink构建BMS电池单体故障诊断与容错控制模型的方法。主要内容包括:1)搭建12串锂电池组模型;2)实现单体故障注入(过压、断线等);3)设计故障诊断与隔离模块(采用Stateflow状态机);4)开发恢复判断逻辑(需满足电压、温度等条件);5)系统监控与仿真设置。文章还提供了工程实践建议,如防环流设计、通信冗余等,并指出进阶方向(多故障处理、AI预警等)。该模型适用于新能源汽车、储能系统的BMS设计,可提高系统可靠性和安全性。

xiaoheshang_123的博客 140

半径计算圆的周长和面积

1 //根据半径计算圆的周长和面积 2 #include <iostream> 3 const float PI=3.1416; //声明常量(只读变量)PI为3.1416 4 float fCir_L(float); //声明自定义函数fCir_L()的原型 5 float fCir_S(float); ...

dengjuanshou7445的博客 1177

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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")

Python输入圆的半径,计算圆的周长和面积

输入圆的半径,计算圆的周长和面积。

2201_76008362的博客 7329

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

在JavaScript中根据圆的半径计算出圆的周长和面积

根据输入圆的半径r来代入圆的周长和半径的计算公式当中去 因为圆周长的计算公式 圆的周长=2*pi*r; 圆面积的计算公式 圆的面积=pi*r*r; 代码如下: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>根据圆的半径计算出圆的周长和面积</title> </head> <body&g

程序yan的博客 1万+

python实现输入圆的半径,自动计算周长与面积

通过本文的介绍和代码示例,我们了解了如何根据用户输入的圆的半径,自动计算出圆的周长和面积,并将结果展示给用户。这一功能在处理与圆相关的几何问题时非常有用,可以大大提高计算效率和准确性。👇热门内容👇python使用案例与应用_安城安的博客-优快云博客软硬件教学_安城安的博客-优快云博客Orbslam3&Vinsfusion_安城安的博客-优快云博客网络安全_安城安的博客-优快云博客教程_安城安的博客-优快云博客python办公自动化_安城安的博客-优快云博客👇个人网站👇安城安的云世界。

anananajiushiwo的博客 2373

已知一个圆的半径,求解该圆的面积和周长

说明:圆的面积和周长求解公式分别如下;圆的面积S = π * 半径 * 半径;(π读作pài,π = 3.1415926...,在具体的题目中π的值精确到小数点后多少位,取决于具体的题目)圆的周长C = π * 2 * 半径;输出输出只有两行,一行面积,一行周长。令pi=3.1415926。题目描述已知一个圆的半径,求解该圆的面积和周长。输入输入只有一行,只有1个整数。输出复制3.14 6.28。

lybr的博客 1905

输入圆的半径,求出该半径的圆的周长和面积并输出

/*   *copyright(c)2013,烟台大学计算机学院   *ALL right reserved.   *作者:赵焱   *完成日期:2013年11月1日   *版本号:v1.0   *问题描述:计算函数的值   *样例输入:4  *样例输出:c=100.48,s=50.24  *问题分析:输入圆的半径,求出该半径的圆的周长和面积并输出   */  #includ

u012536154的专栏 5781

JavaBean输入圆的半径,求圆的面积和周长

JavaBean的入门

qq_63433495的博客 2959

从键盘获取圆的半径,计算圆的面积、周长

import java.util.Scanner; public class Test { public static void main(String[] args) { int r; float area,perimeter; final float PI=3.14f;         //定义计算圆的面积圆周率PI=3.14f System.out.println("请输入圆的半

weixin_40413330的博客 3879

java入门-2-【入门】已知一个圆的半径,求解该圆的面积和周长 【运算符】

题目详情 已知一个圆的半径,求解该圆的面积和周长。 输入 输入只有一行,只有1个整数。 输出 输出只有两行,一行面积,一行周长。(保留两位小数)。 令pi=3.1415926 import java.uitl.Scanner; public class Main{ public static void mian(String[] args){ Scanner xh=new Scanner(S...

adrion_aaron的博客 5476

python从键盘输入圆的半径、输出圆的周长和面积_从键盘上任意输入圆的半径,输出圆的周长和面积。...

【单选题】以下叙述不正确的是( )。【填空题】计算机中内存储器的最小存储单位称____,其中能容纳的数是____。【填空题】在C语言中整数可用____进制数、____进制数和____进制数三种数制表示。【编程题】程序是指 ______一组计算机能识别和执行的指令________________ 。【填空题】C语言中的标识符可分为____、____、和预定义标识符三类。【填空题】C程序中定义的变量,...

weixin_39843847的博客 5321

输入圆的半径,求出该半径的圆的周长和面积

/*  * Copyright (c) 2013, 烟台大学计算机学院 * All rights reserved. * 作    者: (你的名字) * 完成日期:2013 年10  月11  日 * 版 本 号:v1.0 * * 问题描述:输入圆的半径,求出该半径的圆的周长和面积 * 样例输入:3.5  * 样例输出:圆的面积=38.465 圆的周长=21.9

u012332009的专栏 1万+

python输入半径求圆的面积、保留三位小数_编写程序,输入圆的半径,求该圆的面积与周长(保留三位小数)。 /* 程序功能:输入圆的半径,计算圆的面积与周长*/_学小易找答案...

【编程题】从字符串中删除指定的字符。同一字母的大小写按不同字符处理。 例如:若程序执行时,输入字符串为: turbo c and Borland c++ ,从键盘上输入字符: n ,则输出后变为: turbo c ad borlad c++ ,如果输入的字符串不存在,则字符串照原样输出。【编程题】输入一个华氏温度,要求输出一个摄氏温度。公式为:C=5/9(F-32)【单选题】以下程序有语法性错误,...

weixin_29801195的博客 6492

JavaScript输入圆的半径计算周长及面积

JavaScript输入圆的半径计算周长及面积 <!doctype html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>计算圆的周长面积</title> </head> <script> var r = window.prompt("请输入圆的半径"," "); var π=3.14; c=2*π*r; s=π*r*r; document.write(

plmoknijnm的博客 1万+
上一篇: 2062:【例1.3】电影票
下一篇: 圆柱的底面积、表面积和体积
ljb_c++888
博客等级 码龄3年 215粉丝 42原创
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值