例题三、简单的分支与循环结构

本文提供两个编程示例:一个用于计算圆面积,另一个用于计算多个圆柱体体积。通过输入半径和高度,程序能够正确处理有效输入并计算结果。

1.编写求圆面积的程序,要求当输入的半径r<=0时,提示输入错误,要求r为浮点型,r的数值是动态的由键盘输入;

#include<stdio.h>
int main(void)
{
    double R,S;

    printf("Enter R:");
    scanf("%lf",&R);
    if(R<=0){
        printf("输入错误\n");
    }
    else {
        S = 3.1415926*R*R;
        printf("S=%.2f\n",S);
    }

    return 0;
}

 

 

2.利用循环计算n个圆柱体体积。
要求:
1. 当输入的半径r或h<=0时,提示输入错误,重新输入;
2. r和h为整形;
3. n、r和h的数值是由键盘输入;
4. 连续计算n个圆柱体体积;  

#include<stdio.h>
int main(void)
{
    int i,n;
    double R,V,H;

    printf("Enter n:");
    scanf("%d",&n);

 for(i=1;i<=n;i++){

    printf("Enter H:");
    scanf("%Lf",&H);
    printf("Enter R:");
    scanf("%Lf",&R);

    if(R,H<=0){
        printf("输入错误。\n");
    }
    else{
            V=3.1415926*R*R*H;
            printf("V=%.2f\n",V);
        }
    }

    return 0;
}

 

 

3.阅读下面程序、分析说明运行结果,并上机验证。

若从键盘分行输入以下数据,则输出结果是什么?
12↙
3456↙

#include<stdio.h>
int main()
{
    int c1,c2,c3,c4;
    scanf("%d%d",&c1,&c2);
    printf("%d\n",c1+c2);

    getchar();
    c3 = getchar();
    c4 = getchar();

    printf("%d\n",c3+c4);
    return 0;
}

 

 

 

4.阅读下面程序、分析说明运行结果,并上机验证。

若从键盘分行输入以下数据,则输出结果是什么?

12↙
3456↙

#include<stdio.h>
int main()
{
    char c1,c2,c3,c4;
    scanf("%c%c",&c1,&c2);
    printf("%c %c\n",c1,c2);
    getchar();
    c3 = getchar();
    c4 = getchar();
    printf("%c %c\n",c3,c4);
    printf("%c %c %c %c\n",c1,c2,c3,c4);
    return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/danson-daisy/p/3367786.html

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,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索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函数进行测试验证。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,并提出自适应参数调整、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实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模求解方法;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MOAMOP的作用机制,尝试在不同测试函数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