C语言I博客作业05

最新推荐文章于 2025-05-28 22:06:06 发布
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文章标签： c语言 开发语言 后端
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版权
这个作业属于哪个课程https://bbs.youkuaiyun.com/forums/csuft_swxy_C?typeId=17328
这个作业要求在哪里https://bbs.youkuaiyun.com/topics/603325770
这个作业的目标进一步使用switch，循环
学号20218597

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数据表达：用了整形变量 n;代表输入的随机数
数据处理：无表达式，选择结构

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数据表达：用的是3个整形变量a代表的是输入数，count是计次数；m是中转数
数据处理：顺序结构，无表达式

请添加图片描述

数据表达：整形数n，输入数；
数据处理：无表达式，选择结构

请添加图片描述

数据表达：字符变量，a代表输入数
数据处理：表达式为大写的字母与小写字母的asc码刚好相差32，选择结构

请添加图片描述

周/日期这周所花的时间代码行学到的知识点简介目前比较迷惑的问题
11/7~11/1430h10000字符串的合理运用指针和数组的关系

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学习感悟与总结

感悟：只有认真对待一件事才能把它做好，认真且细心，加油！

总结：做的这几题复习了知识，让我更加深刻

邓一健
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C语言I博客作业08
a2734797383的博客
12-06 440
这个作业属于哪个课程 https://bbs.youkuaiyun.com/forums/csuft_swxy_C?category=0&typeId=17328 这个作业要求在哪里 https://bbs.youkuaiyun.com/topics/603608019 这个作业的目标 复习巩固for的运用 学号 20218618 7-1 找出三位水仙花数 (15 分) 本题要求编写程序，输出给定正整数M和N区间内的所有三位水仙花数。三位水仙花数，即其个位、十位、百位数字的立方和等
C语言I博客作业06
weixin_63126529的博客
11-23 674
这个作业属于哪个课程 https://bbs.youkuaiyun.com/forums/csuft_swxy_C?category=0&typeId=17321 这个作业要求在哪里 https://bbs.youkuaiyun.com/topics/603427602 这个作业的目标 用学的for循环完成pta作业 学号 20208989 一、本周作业（总分40分） 1.1 完成PTA作业，并给出编程题完成截图,截图上有自己的学号及姓名标识（不是截图形式的计0分）（每题5分） 7-1 求交错序...
C语言I博客作业10
weixin_62142125的博客
12-21 979
这个课程属于哪个课程 https://editor.youkuaiyun.com/md/?not_checkout=1 这个作业的要求在哪里 https://bbs.youkuaiyun.com/topics/603798003 这个作业的目标 学习c语言 学号 20218626 1. PTA作业 给定一批整数，分析每个整数的每一位数字，求出现次数最多的个位数字。例如给定3个整数1234、2345、3456，其中出现最多次数的数字是3和4，均出现了3次。 输入格式： 输入在第1行中给出正整数N（≤100...
使用 C 语言做应用开发的注意事项
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05-24 982
笔者在基于 C 语言开发 EdgeX Foundry 设备服务实践之中，遇到如 全局变量的使用、.c 模块文件的划分、多线程编程注意事项、深浅拷贝问题 以及 编译链接时的多重定义问题。本文将对其展开讨论，并提供具体的代码示例和实用建议。
如何选择支持AI接入的开发语言与框架
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维度生态成熟度⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐模型对接能力⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐异步任务能力⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐部署灵活性⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐学习成本⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐典型应用模型封装、特征处理业务接入、流程整合网关中转、轻服务。
PHP+MySQL开发语言 在线下单订水送水小程序源码及搭建指南
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本文介绍基于PHP和MySQL搭建在线订水送水小程序的解决方案。系统包含用户端（商品展示、在线下单、订单管理）和管理端（订单处理、商品管理、配送调度）功能模块。详细说明了从服务器配置到系统部署的完整流程，提供开源系统和定制开发两种方案，并强调上线前的测试要点，为水站业务数字化提供实用方案。
07-后端Web实战(部门管理)
2301_80368429的博客
05-26 873
什么是日志？日志就好比生活中的日记，可以随时随地记录你生活中的点点滴滴。程序中的日志，是用来记录应用程序的运行信息、状态信息、错误信息的。为什么要在程序中记录日志呢？便于追踪应用程序中的数据信息、程序的执行过程。便于对应用程序的性能进行优化。便于应用程序出现问题之后，排查问题，解决问题。便于监控系统的运行状态。... ...之前我们编写程序时，也可以通过来输出日志，为什么我们还要学习单独的日志技术呢？这是因为，如果通过硬编码。
flannel 3种后端设置方法
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【代码】flannel 3种后端设置方法。
前后端传输 Long 类型数据时(时间戳,雪花算法ID)，精度丢失的根本原因
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05-28 291
前后端传输 Long 类型数据时，精度丢失的根本原因是 JavaScript 的 Number 类型无法精确表示超过 53 位（64 位双精度浮点数）的整数，而 Java 的 Long 类型是 64 位整数。当后端返回的 Long 值超过 （即 ）时，前端解析会出现精度错误。后端修改（Spring Boot 示例）：局部方案：在字段上添加 注解 全局方案：配置 Jackson 序列化规则 前端处理： 直接使用字符串类型的 ID，避免用 类型解析：javascript 方案
前端传入+ 号后端收到为空格
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05-26 297
这个问题是由于URL编码规则导致的。加号（+）在URL中代表空格，因此当参数中包含加号时需要进行正确编码。
(自用)Java学习-5.16(取消收藏，批量操作，修改密码，用户更新，上传头像)
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05-27 387
本文总结了电商系统核心功能的实现方案：1）收藏功能通过状态变量控制AJAX请求，后端直接删除指定收藏记录；2）购物车支持商品数量增减、全选和批量删除，通过动态SQL更新数据；3）密码修改需先校验原密码，采用盐值加密存储；4）用户资料支持动态更新非空字段；5）头像上传使用阿里云OSS存储，生成唯一文件名；6）关键技术包括AJAX异步交互、MyBatis动态SQL和RESTful接口设计，实现无刷新操作和安全存储。系统通过会话管理保障安全性，OSS扩展了文件存储能力。
(自用)Java学习-5.19(地址管理，三级联动，预支付)
wyl3083的博客
05-27 330
本文摘要：系统实现了地址管理、购物车与订单处理功能模块。地址管理采用三级联动选择，支持默认地址设置及上限控制（10条）；购物车模块实现勾选商品实时统计，订单生成使用Redis缓存防重复提交（30分钟过期）。关键技术包含：1）前后端Ajax+JSON交互；2）MyBatis动态SQL与事务管理；3）SpringMVC分层架构。核心特点包括省市区级联查询、购物车金额动态计算、订单号UUID生成及会话安全校验。系统通过jQuery事件驱动和Redis缓存机制保障了数据一致性与用户体验。（148字）
(自用)Java学习-5.15(模糊搜索，收藏，购物车)
wyl3083的博客
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本文介绍了电商平台核心功能的前后端实现方案。前端通过AJAX请求与后端交互，实现商品模糊搜索（限制12条结果）、收藏管理、购物车增删改查等功能。后端采用MyBatis进行数据库操作，包括模糊查询（LIKE）、联表查询（购物车关联商品）等关键SQL实现。系统通过用户会话隔离数据，采用JSON格式传输，具备良好的扩展性。主要技术栈包括RESTful接口、动态模板渲染和分页处理，完整覆盖了从商品展示到购物流程的核心业务逻辑。
LVS负载均衡群集
2501_91344034的博客
05-27 495
它通过将客户端请求分发到多台后端服务器（Real Server）来实现负载均衡，提升系统的吞吐量、可用性和可扩展性。负载均衡器仅修改请求的MAC地址，将数据包直接路由到后端服务器，响应数据由后端服务器直接返回客户端（不经过负载均衡器）。负载均衡器修改请求和响应的IP地址，将客户端请求的VIP转换为后端服务器的RIP，并将响应数据包的源IP改回VIP。负载均衡器通过IP隧道（IPIP封装）将请求转发到后端服务器，后端服务器解封装后直接响应客户端。实际处理请求的后端服务器群，可以是Web服务器、应用服务器等。
【后端高阶面经：缓存篇】34、高并发下缓存穿透、击穿、雪崩怎么解决
RickyIT的专栏
05-25 651
本文分析了缓存系统中的三大核心问题：穿透、击穿和雪崩的区别与解决方案。穿透是指请求不存在的数据，解决方案包括空值缓存和布隆过滤器；击穿是热点数据过期导致的并发冲击，可通过分布式互斥锁控制；雪崩则是大量缓存同时失效，需采用多级缓存和限流策略。文章详细对比了三者的特征、危害等级及典型场景，并提供了Java代码示例（如Guava布隆过滤器、Redisson分布式锁实现）和技术选型建议，帮助开发者构建高可用的缓存系统。
LINUX安装运行jeelowcode后端项目（命令行）
柳鲲鹏
05-27 215
LINUX安装运行jeelowcode后端项目
【后端高阶面经：消息队列篇】29、Kafka高性能探秘：零拷贝、顺序写与分区并发实战
RickyIT的专栏
05-24 946
Kafka通过多种技术手段实现高性能消息处理。首先，Kafka利用顺序写入和页缓存优化磁盘访问，将随机写转化为顺序写，显著提升写入速度。其次，Kafka采用零拷贝技术减少数据传输中的拷贝次数，降低CPU开销并提高吞吐量。此外，Kafka通过批量处理和分布式分区设计，减少系统调用和I/O操作，实现水平扩展和高并发处理。Kafka还通过分段存储和稀疏索引技术，优化数据管理和查询效率。最后，Kafka采用无锁设计和异步机制，避免线程竞争，进一步提升并发性能。这些优化措施使Kafka在大规模数据处理场景中表现出色。
C语言与数据结构学习项目：复现与开发指南
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