【C语言】C基本练习2(打印菱形、水仙花数)

博客主要介绍了两个编程问题。一是打印菱形,分析了菱形上下部分的空格和星号数量规律并给出代码;二是求解0 - 999之间的水仙花数,阐述了水仙花数的定义,介绍采用除十取整分解位数、用pow函数求次方来判断的解题思路并给出代码。

(一)打印菱形
//在屏幕上输出一个用*打印出来的菱形图案

  • 图像关于中间一行对称,定义中间最长一行的一行为行数line,则根据中间一行可分为上、下两部分;
  • 分析图形得到上部分:总共line行:
    第一行:line-1个空格,1个 星号;第二行:line-2个空格,3个星号;…
    第 i 行:line-i个空格, 2*i-1个星号;
  • 分析图形下部分:总共 line-1行:
    第一行:1个空格, 2 * (line-1) -1个星号;第二行:2个空格, 2 * ((line-1) -1)-1个星号;…
    第 i 行:i个空格, 2 * ((line-1) -(i-1))-1 个星号;
    代码如下:
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
int main()
{
	int line = 0;
	printf("请输入行数;");
	scanf("%d",&line);//上半部分行数
	//上半部分
	int i = 0;
	int j = 0;
	for (i = 1; i <=line; i++)
	{
		//空格
		for (j = 1; j<=line - i; j++)
		{
			printf(" ");
		}
		for (j = 1; j <= 2 * i - 1; j++)
		{
		    //星号
			printf("*");
		}
		printf("\n");
	}
	//打印下部分
	for (i = 1; i <= line-1; i++)
	{
	     //空格
		for (j = 1; j <=i; j++)
		{
			printf(" ");
		}
		for (j = 1; j <= 2 * ((line-1) -(i-1))-1; j++)
		{
			printf("*");
		}
		printf("\n");
	}
	system("pause");
	return 0;
}

(二)水仙花数
//求出0~999之间的所有水仙花数并输出;
“水仙花数”是指一个三位数,其各位数字的立方和正好等于该数本身 ,如:153=1+5+3?,则153 是一个“水仙花数”;
在数论中水仙花数也称为自恋数,自幂数,阿姆斯壮数或阿姆斯特朗数 ,是指一个N位数,其各个数之N次方和等于该数。
例如:153、370、371及407就是三位数的水仙花数,其各个数之立方和等于该数;
153=1^ 3+5^3+3 ^3
370=3^ 3+7^3+0 ^3
371=3^ 3+7^3+1 ^3
407=4^ 3+0^3+7 ^3
解题思路

  • 采用除十取整办法分解出该数的各个位 ,并用count表示分解完后的次数也就是count次方;
  • 将各个位数的count次方和与该数相比看是否相等,相等则打印出来;
  • 使用pow函数求次方,输出和sum;
  • 代码如下:
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>#include<math.h>
int main()
{
	int i = 0;
	for (i = 100; i <1000; i++)
	{
		int sum = 0;
		int count = 0;
		int tmp = i;
		//求各个位上的数字
		while (tmp != 0)
		{
			count++;
			tmp /= 10;
		}
		tmp = i;
		//各个位上的数字的count次方求和
		while (tmp!=0)
		{
			sum += pow((double)(tmp % 10), count);
			tmp = tmp / 10;
		}
		if (sum == i)
		{
			printf("%d\n",sum);
		}
	}
	system("pause");
	return 0;
}

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过学优化器加速函(MOA)和学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
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
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