20171118 输出等腰三角形

墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 本文由作者通过墨衍一键同步至各平台 1分发平台 400+累计阅读 402平均单平台已同步平台优快云微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网我也要 → 码龄9年

关注

转载最新推荐文章于 2026-03-25 11:58:38 发布 402 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

2.7 字符菱形给定一个字符，用它构造一个对角线长5个字符，倾斜放置的菱形。给定一个字符，用它构造一个对角线长5个字符，倾斜放置的菱形。阅读详情

给定一个字符，用它构造一个对角线长5个字符，倾斜放置的菱形。

输入输入只有一行， 包含一个字符。
输出该字符构成的菱形。
样例输入*

样例输出

  *
 ***
*****
 ***
  *include<stdio.h>
int main()
{
    char a;
    scanf("%c",&a);
    int i,j,s;
    for( i=1;i<=3;i++)
    {
        for(j=1;j<=3-i;j++)
        {printf(" ");}
        for(s=1;s<=i*2-1;s++)
        {printf("%c",a);}
        printf("\n");
    }
    return 0;
}

收录于

当前文章被以下社区和专栏收录：

python字符菱形给定一个字符，用它构造一个对角线长5个字符，倾斜放置的菱形。输入输入只有一行，包含一个字符。输出该字符构成的菱形。样例输入 * 样例输出 * *** ***** *** * 立即下载

相关推荐

C++中输出字符菱形（一般版）

先运行C++环境，再在Shell中由用户输入input值，就能得到所想要的字符菱形了！

09:字符菱形

描述给定一个字符，用它构造一个对角线长5个字符，倾斜放置的菱形。输入输入只有一行，包含一个字符。输出该字符构成的菱形。样例输入 * 样例输出 * *** ***** *** * 分析：此题考查的是输入输出，用C语言编写的话会用到scanf函数读入和printf函数输出，其中scanf()函数是通用终端格式化输入函数，它从标准输入设备(键盘) 读取输...

qq_40371180的博客 8971

八股文（Unity篇）

在Unity中，协程是通过迭代器实现的，即将协程函数的返回值类型定义为IEnumerator，然后使用yield语句暂停协程的执行，并在需要恢复执行时通过MoveNext()方法继续执行。Unity中的协程是一种能够在主函数中暂停和恢复执行的功能，它使用了C#的迭代器。Resources方式：Resources方式：使用Resources.Load方法加载Resources文件夹下的资源，这种方式的好处是简单易用，无需手动打包资源，但是会导致应用包变得较大，加载速度较慢，不适合较大的资源文件。

m0_50816320的博客 1万+

【信息学奥赛】1028：字符菱形（C++）

今天来让我们来继续分析信息学奥赛一本通的第三十九题，也就是要按照题目的要求输入一个字符，输出一个字符菱形。（并且，看了我的文章的人只有少数人点了赞，如果你觉得我写的好，或对你有帮助的话，请点赞！！！并收藏。谢谢！）【题目描述及其目的】 1028：字符菱形时间限制: 1000 ms 内存限制: 65536 KB 提交数: 65502 通过数: 45121 【题目描述】给定一个字符，用它构造一个对角线长5个字符，倾斜放置的菱形。【输...

weixin_62460981的博客 6452

第八篇永磁同步电机控制-MTPA、MTPV

MTPA 的全称是 Maximum Torque Per Ampere，即最大转矩电流比控制。核心思想：在输出特定转矩时，通过控制定子电流的幅值和相位（即d轴和q轴电流的分量），使得所需要的定子电流幅值最小。通俗理解：就是用“最省电”的方式产生所需要的力矩。就像开车时，找到一个最合适的油门和档位配合，使得在输出相同动力时，油耗最低。

深耕汽车电子：AUTOSAR、电机控制，助力数字汽车 1874

2026最新openclaw（clawbot/moltbot）真正在自己个人电脑上搭建部署，配置飞书远程远程让AI助理操控电脑完成任务，以及结合ollama无限token实现7*24小时工作（附配置）

2026最新openclaw（clawbot/moltbot）真正在自己个人电脑上搭建部署，配置飞书远程远程让AI助理操控电脑完成任务，以及结合 ollama 无限token实现7*24小时工作，以及部署安装需要的 skills 完成复杂的工作任务（附完整可以运行的配置文件）。很多人已经会配置安装 openclaw 了，但是安装完成之后真正让电脑自动运行起来的很好，完成出色工作的更少，最常见的就是聊聊天，或者执行一些简单的命令，理解要让电脑自动化工作，openclaw、skills、大模型这三样。

代码讲故事 2963

（C语言）字符菱形——给定一个字符，用它构造一个对角线长5个字符，倾斜放置的菱形。

输入：输入只有一行，包含一个字符。输出：对应的菱形样例输入 * 样例输出 * *** ***** *** * #include<stdio.h> #define N 5//菱形的行数 int main(void) { char a; int i,j,n; scanf("%c",&a);//输入要呈现的符号 for(i=1;i<...

将八进制数字字符组成的字符串转换为与其值相等的十进制整数 1万+

人工智能机器学习基础篇】——深入详解强化学习基础知识，理解马尔可夫决策过程（MDP）、策略、价值函数等关键概念

编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。 1927

002:字符菱形

根据上述要求，可以整理知识点，分以下几点：注意基础的程序书写需要从终端获得输出按题目要求格式化输出根据上述要求，可以整理思路，分以下几点：将输入保存在不同的变量之中按题目要求格式化输出所有的变量运用字符的变量类型char 简单运用for循环用(printf,scanf)(cout,cin)(for)可以编三个不同的程序

wo_ai_luo_的博客 2842

bash: huggingface-cli: command not found... 解决方案

本文主要介绍了bash: huggingface-cli: command not found… 解决方案，希望能对使用大模型的同学们有所帮助。文章目录 1. 问题描述 2. 解决方案

weixin_43178406的博客 5万+

2025年最新雷电模拟器9.22安装Magisk面具和LSPosed框架完整图文教程文章末尾附所需软件下载

操作环境：雷电模拟器9.0.22 虚拟系统版本android 91、设置-其他设置-Root权限-开启2、设置-性能设置-System.vmdk可写入3、安装Magisk-18a0b94a-delta(25205).apk，运行并给予root权限4、选择右上角安装弹出“允许“magisk Delta”访问您设备上的照片、媒体内容和文件吗？“选择允许，然后结束magisk进程。5、从新运行magisk选择右上角安装-选择修补boot镜像中的vbmeta和安装到Recovery。

代码简单说 Vue、JAVA、PHP、Node.js 熟练运用，接口、架构、性能全搞定。 7107

字符菱形

总时间限制:1000ms内存限制:65536kB描述给定一个字符，用它构造一个对角线长5个字符，倾斜放置的菱形。输入输入只有一行，包含一个字符。输出该字符构成的菱形。样例输入 * 样例输出 * *** ***** *** * #include<stdio.h> int main() { char a; scanf("%c...

aoxia3765的博客 1730

《低功耗方法学》翻译——前言

前言

记录所学，分享知识，结识挚友 1208

[c++] [1017] 字符菱形

给定一个字符，用它构造一个对角线长5个字符，倾斜放置的菱形。输入只有一行，包含一个字符。

记录学习 898

手把手教你学Simulink——基于Simulink的模糊自适应PI调节FOC电流环

本文提出基于模糊自适应PI控制的FOC电流环优化方案，针对传统PI控制参数固化、抗扰性差等问题，通过模糊逻辑在线调整PI参数。方案采用双输入（电流误差及变化率）和三输出（ΔKp/ΔKi/PI调节）结构，实现动态响应时间<30μs（提升38%）、超调<5%（降低71%）、参数摄动下误差<±0.4A（精度提升73%）。详细介绍了Simulink建模步骤，包括模糊规则设计（7语言变量、49条规则）、隶属度函数配置及自适应PI实现逻辑，并提供实机部署建议。仿真结果表明，该方法显著提升系统鲁棒性，特

MHD0815的博客 79

jdk-8u144-linux-x64.tar.gz.

该资源为搭建Linux系统Java环境用，资源的后缀为tar.gz格式的压缩包

字符菱形详解

好，今天就来讲一下如何解这道题。 #include<stdio.h> main() { char ch = getchar(); printf(" %c \n %c%c%c \n%c%c%c%c%c\n %c%c%c \n %c \n",ch,ch,ch,ch,ch,ch,ch,ch,ch,ch,ch,ch,ch,ch); } 好的，讲解完了再见。等等，骗你的，上面是死方法，下面才是活方法。 ...

zhanghgh的博客 3800

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

C++程序:输出字符菱形

C++输出字符菱形代码

xv201319的博客 2320

NTscan扫描工具

ntscan是一个扫描器，可以扫描没有密码和弱密码的共享，先到配置文件中填写猜测的用户名和密码，扫描过程中右侧出现的是扫描日志。

【信息学奥赛一本通】1028：字符菱形

sy820413的博客 831

纯C++：输出字母菱形

weixin_54018379的博客 2600

信息学奥赛一本通C++语言——1028：字符菱形

信息学竞赛一本通C++语言——1028：字符菱形

weixin_62666670的博客 1250

1028：字符菱形 ------ 信息学奥赛题库

给定一个字符，用它构造一个对角线长5个字符，倾斜放置的菱形。输入只有一行，包含一个字符。

kk老师博客 694

1028：字符菱形

时间限制: 1000 ms 内存限制: 65536 KB。给定一个字符，用它构造一个对角线长5个字符，倾斜放置的菱形。提交数: 96140 通过数: 66647。输入一个字符，将其赋值给变量。输入只有一行，包含一个字符。

昵称格式不正确的博客 559

信息学奥赛一本通 1028：字符菱形 | OpenJudge NOI 1.1 09:字符菱形 | 洛谷 B2025 输出字符菱形

【题目链接】 ybt 1028：字符菱形 OpenJudge NOI 1.1 09:字符菱形【题目考点】输入输出字符（扩展）循环【解体思路】（扩展）问题：输出对角线长度为n的菱形图案（n>=3且n为奇数）思路：该菱形共有n行，假设这n行编号为0 ~ n-1 将这n行分为三部分：前半段，中间元素，后半段由于n是奇数，将/视为整除运算的话，有(n-1)/2 等于 n/2 前半段共有n/2个元素，编号为0 ~ n/2-1 中间元素的编号为：n/2 后半段共有n/2个元素，编号为 n/2+

君义NOIP的博客 5220

C/C++ 字符菱形

来源：中国大学MOOC程序设计与算法（一）第一周测验（2018年秋季）给定一个字符，用它构造一个对角线长5个字符，倾斜放置的菱形。输入只有一行，包含一个字符。

vbliker的专栏 1616

OJ题目详解——1.1~09:字符菱形

给定一个字符，用它构造一个对角线长5个字符，倾斜放置的菱形。输入只有一行，包含一个字符。

daimaxiaozi12的博客 448

上一篇： 20171113 输入浮点数

下一篇： 20171123 输出字符大小

C++中输出字符菱形（一般版）

03-09

先运行C++环境，再在Shell中由用户输入input值，就能得到所想要的字符菱形了！