C语言函数与程序设计实践

1、编写一个返回两个浮点数平均值的函数。编写一个小程序来测试该函数并记录输出。接着,将该函数放在一个单独的源文件中,但“忘记”在包含主程序的文件中声明该函数,会发生什么?现在将函数声明添加到包含主程序的文件中,并验证该声明是否解决了问题。

函数定义与调用注意事项

编写函数时,可定义一个函数接收两个浮点数参数,返回它们的平均值:

double average(double a, double b) {
    return (a + b) / 2.0;
}

测试程序可在主函数中调用该函数并输出结果:

#include <stdio.h>

int main() {
    double result = average(3.5, 4.5);
    printf("Average: %f\n", result);
    return 0;
}

函数声明的重要性

若将函数放在单独源文件且不在主程序文件声明,编译器和链接器可能不报错,但会出现以下问题:

  • 函数接收浮点参数时会收到垃圾值
  • 返回浮点类型值时也会返回垃圾值

解决方案

添加函数声明后,可解决此问题,确保函数正常接收参数和返回值。应在主程序文件或对应的头文件中添加如下声明:

double average(double a, double b);

这样编译器在编译阶段就能正确识别函数的参数类型和返回类型,保证程序的正确执行。

2、假设你有一个函数 int FlipCoin() ,它随机返回 1 代表正面,返回 0 代表反面。解释以下代码片段是如何工作的: int flipResult; if ( flipResult = FlipCoin() ) printf("Heads is represented by %d\n", flipResult ); else printf("Tails is represented by %d\n", flipResult );

代码先声明一个整型变量 flipResult ,接着调用 FlipCoin() 函数,该函数随机返回 0 或 1,并将返回值赋给 flipResult 。然后判断 flipResult 的值:

  • 若为 1(代表正面),执行 if 语句块,输出 Heads is represented by 1
  • 若为 0(代表反面),执行 else 语句块,输出 Tails is represented by 0

3、编写一个程序,计算并存储一个4×4的单位矩阵。当程序完成矩阵计算后,应以格式良好的方阵形式输出结果。

以下是一个用C语言编写的示例程序来实现该功能:

#include <stdio.h>
#define SIZE 4
int main() {
    int matrix[SIZE][SIZE];
    // 计算4x4单位矩阵
    for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
        for (int j = 0; j < SIZE; j++) {
            if (i == j) {
                matrix[i][j] = 1;
            } else {
                matrix[i][j] = 0;
            }
        }
    }
    // 输出格式化的方阵
    for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
        for (int j = 0; j < SIZE; j++) {
            printf("%d ", matrix[i][j]);
        }
        printf("\n");
    }
    return 0;
}

该程序首先定义了一个4×4的二维数组 matrix ,然后使用嵌套循环将对角线上的元素设为1,其余元素设为0,最后再次使用嵌套循环将矩阵按方阵形式输出。

4、斐波那契数列(http://en.wikipedia.org/wiki/Fibonacci_number)是一个在自然界和数学中多处出现的数字序列。前两个斐波那契数定义为 0 和 1。第 n 个斐波那契数是前两个斐波那契数之和:Fn = Fn - 1 + Fn - 2。编写一个程序,计算并存储前 20 个斐波那契数。计算完这些数字后,程序应将它们逐行输出,并显示其索引。输出行应类似如下格式:斐波那契数 2 是:1。使用 #define 来控制程序生成的斐波那契数的数量,以便于修改。

以下是一个满足需求的 C 语言程序示例:

#include <stdio.h>
#define NUM_FIBONACCI 20

int main() {
    int fib[NUM_FIBONACCI];
    fib[0] = 0;
    fib[1] = 1;

    for (int i = 2; i < NUM_FIBONACCI; i++) {
        fib[i] = fib[i - 1] + fib[i - 2];
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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