随便做了个东西,谁帮我改进一下

如下

#include<iostream>
#include<conio.h>
#include<stdio.h>
const char* map[40][40];
int main()
{
	int x=5,y=5,a,b;
	bool gamestart = 1,up,down,left,right;
	for(a=0;a<40;a++)
	    for(b=0;b<40;b++) 
	    	map[a][b]="x";
	for(a=1;a<39;a++)
	    for(b=1;b<39;b++) 
	    	map[a][b]=" "; 
	map[3][31]="x"; 
	map[1][31]="x"; 
	map[2][31]="x"; 
	for(a=31;a<=38;a++)
	{
		map[3][a]="x";
	}
	map[3][34]=" ";
	map[3][35]=" ";
    map[y][x]="o";            //sidio出品 
	while(gamestart)
	{
		for(a=0;a<40;a++){for(b=0;b<40;b++){std::cout<<map[a][b];} std::cout<<std::endl;}
		std::cout<<y<<" "<<x; 
		char ch = _getch();
		up=1,down=1,left=1,right=1;
		if(ch=='w')
		{
			if(map[y-1][x]!=" "){up=0;}
			if(up!=0)
			{
				map[y-1][x]="o";
				map[y][x]=" ";
				y-=1;
			}
		}
		if(ch=='s')
		{
			if(map[y+1][x]!=" "){down=0;}
			if(down!=0)
			{
				map[y+1][x]="o";
				map[y][x]=" ";
				y+=1;
			}
		}
		if(ch=='a')
		{
			if(map[y][x-1]!=" "){left=0;}
			if(left!=0)
			{
				map[y][x-1]="o";
				map[y][x]=" ";
				x-=1;
			}
		}
	    if(ch=='d')
		{
			if(map[y][x+1]!=" "){right=0;}
			if(right!=0)
			{
				map[y][x+1]="o";
				map[y][x]=" ";
				x+=1;
			}
		}
		system("cls");
	}
    return 0;
}

这玩意我写了2天呢,看在这么努力的份上,点个赞呗(doge)

### 数据处理与分析的Excel实战指南 #### ### 数据搜集与整理 在Excel中,数据搜集通常通过直接输入、从文本文件导入或与其他数据库系统连接完成。为确保数据质量,需要进行数据清洗,包括删除重复数据、填充缺失值等操作[^1]。对于缺失值,可以使用均值、众数或特定类别的平均值进行填充。 ```python # 示例:填充缺失值(Python代码示例) import pandas as pd data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, None, 4], 'B': [5, None, 7, 8]}) data_filled = data.fillna(data.mean()) ``` 统计分组是将数据按一定规则划分为若干组的过程。Excel中的“数据透视表”功能可快速实现这一目标,并支持对数据进行汇总和聚合[^3]。 #### ### 绘制统计图与散点图 Excel提供了多种图表类型以展示数据分布和关系。例如,直方图可用于展示数据分布情况,而散点图则适合用于观察两个变量之间的关系[^6]。 ```excel =SCATTER(A1:A10, B1:B10) # 创建散点图 ``` #### ### 计算描述统计量 描述统计量的计算可以通过Excel内置函数实现。例如,`AVERAGE`用于计算平均值,`STDEV`用于计算标准差,`VAR`用于计算方差。此外,“数据分析”工具包中的“描述统计”功能可一次性生成多个统计指标[^4]。 ```excel =AVERAGE(A1:A10) # 计算平均值 =STDEV(A1:A10) # 计算标准差 ``` #### ### 时间序列分析 时间序列分析涉及对数据的增长量和发展速度进行评估。增长量可通过公式“当前值 - 前一周期值”计算,发展速度则通过“当前值 / 前一周期值”得出。长期趋势分析可通过移动平均法或回归分析实现[^2]。 ```excel =GROWTH(B1:B10, A1:A10) # 计算趋势值 ``` #### ### 指数分析 指数分析用于衡量数据的变化幅度。总指数可通过简单加权平均法计算,而平均指数则需考虑权重分配。具体计算方法可通过Excel公式实现[^5]。 ```excel =(SUMPRODUCT(A1:A10, B1:B10) / SUM(B1:B10)) # 加权平均指数 ``` #### ### 相关与回归分析 相关分析用于衡量两个变量之间的关系强度,回归分析则用于建立变量间的数学模型。Excel中的“数据分析”工具包提供了“相关系数”和“回归”功能,能够满足这两项需求[^6]。 ```excel =CORREL(A1:A10, B1:B10) # 计算相关系数 =LINEST(B1:B10, A1:A10) # 线性回归分析 ``` #### ### 实战案例 - **销售数据分析**:利用数据透视表分析不同产品在不同地区的销售情况,并通过折线图展示销售额的变化趋势。 - **市场调研数据分析**:使用筛选和条件格式功能分析客户的特征和偏好,制定精准的市场推广策略。
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