x=10,y=20 min=x if x<y else y

时间: 2023-11-29 10:05:19 浏览: 129
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用程序求10+20，并输出结果

这是一条多重赋值语句，将整数值 10 赋给变量名 x，将整数值 20 赋给变量名 y。然后使用了三元运算符和条件表达式，将变量 x 或 y 中的较小值赋给变量 min。 具体而言，`x if x<y else y` 表达式的意思是，如果 x<y 成立，则表达式的值是 x，否则表达式的值是 y。因此，如果 x=10，y=20，那么 min=x if x<y else y 的结果就是 10，因为 10<20。最终，变量名 min 的值也是 10。
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c代码-输入三个整数x,y,z，请把这三个数由小到大输出。

int min = (x < y) ? ((x < z) ? x : z) : ((y < z) ? y : z); // 分情况找出中间值和最大值 int mid, max; if (x == min) { mid = (y < z) ? y : z; max = (y > z) ? y : z; } else if (y == min) { mid ...

基于ECharts3实现的不均等比例Y轴示范源码

if (value <= 100) { return value + 10; } else { return value + 100; } } }, // 其他配置... }; 在这个示例中，min和max分别定义了Y轴的最小值和最大值，scale设置为true表示比例尺开启，...

目标函数：min y 约束条件： y = 100, 0 <= x < 20 y = 60, 20 <= x < 30 y = 100, 30 <= x < 10800 x = 31 将这个模型用VB.NET调用Cplex求解

' 创建变量 x 和 y Dim x As INumVar = cplex.NumVar(0, 10800, NumVarType.Float, "x") Dim y As INumVar = cplex.NumVar(0, 100, NumVarType.Float, "y") ' 创建约束条件 Dim c1 As ILinearNumExpr = cplex....

x = 10、y = 20,( )。 A max = x >y ? x : y B if(x>y) print(x) C while True: pass D min = x if x < y else y

选项 D 中的代码使用了一个三元表达式判断了 x 和 y 的大小关系，如果 x 小于 y，则将 x 的值赋给 min 变量；否则将 y 的值赋给 min 变量。最终，min 变量的值就是 x 和 y 中的较小值。 选项 A 中的代码使用了一个 ...

目标函数：min y 约束条件： y = 0, 0 <= x < 20 y = 60, 20 <= x < 30 当x=23时 将这个模型用VB.NET调用Cplex 建模求解

当 x < 20 时，我们需要满足第一个约束条件，当 20 <= x < 30 时，我们需要满足第二个约束条件。因此，我们可以使用 if 语句来添加约束条件。具体的代码如下： If x < 20 Then model.AddEq(y, 0) ElseIf x >= ...

min=x if x<y else y

这是一个三元运算符，它表示如果 x 小于 y，则 min 的值为 x，否则为 y。它的等价写法是： if x < y: min = x else: min = y 使用三元运算符可以简化代码，使其更加紧凑和易读。

import plotly.graph_objs as go import numpy as np from scipy import optimize def f1(x, y, z): return (x**2 + y**2 - 1) * (x**2 + z**2 - 1) * (y**2 + z**2 - 1) - 1 def f2(x, y, z): return x**3/3-y**2/2-z def intersection(f1, f2): def equations(p): x, y, z = p return (f1(x, y, z), f2(x, y, z)) x_min, x_max = -1, 1 y_min, y_max = -1, 1 z_min, z_max = -1, 1 x, y, z = optimize.fsolve(equations, (0, 0, 0)) if x_min <= x <= x_max and y_min <= y <= y_max and z_min <= z <= z_max: return x, y, z else: return None x = np.linspace(-1, 1, 50) y = np.linspace(-1, 1, 50) z = np.linspace(-1, 1, 50) X, Y, Z = np.meshgrid(x, y, z) Z1 = f1(X, Y, Z) Z2 = f2(X, Y, Z) fig = go.Figure() fig.add_trace(go.Isosurface(x=X.flatten(), y=Y.flatten(), z=Z.flatten(), value=Z1.flatten(), isomin=-1, isomax=1, surface_count=2, colorscale='Viridis', opacity=0.7)) fig.add_trace(go.Isosurface(x=X.flatten(), y=Y.flatten(), z=Z.flatten(), value=Z2.flatten(), isomin=-1, isomax=1, surface_count=2, colorscale='RdBu', opacity=0.7)) intersection_point = intersection(f1, f2) if intersection_point: fig.add_trace(go.Scatter3d(x=[intersection_point[0]], y=[intersection_point[1]], z=[intersection_point[2]], mode='markers', marker=dict(size=10, color='red'))) fig.show()这段代码没有输出，请帮我修改一下

if x_min <= x <= x_max and y_min <= y <= y_max and z_min <= z <= z_max: return x, y, z else: return None x = np.linspace(-1, 1, 50) y = np.linspace(-1, 1, 50) z = np.linspace(-1, 1, 50) X, Y, Z ...

优化一下这段代码 float star = 0, end = 0; if (directionFlag == DIRECTION_FLAG1::DOWN) { star = p0.y; end = p1.y; } else if (directionFlag == DIRECTION_FLAG1::UP) { star = p1.y; end = p0.y; } for (int var = star; var < end; var++) { float x = 0; float y = var; if (var < 0) { y = 0; } else if (var >= rows) { y = rows - 1; } if (k != 0) { x = (y - b) / k; if (x >= cols) { x = cols - 1; } } else if (k == 0) { x = p0.x; } if (x < 0) { x = 0; } else if (x >= cols) { x = cols - 1; } int data = inputImg.ptr<uchar>(int(y))[int(x)]; PointX.push_back(x); PointY.push_back(y); Gray.push_back(data); }

int data = inputImg.ptr<uchar>(static_cast<int>(y))[static_cast<int>(x)]; PointX.push_back(x); PointY.push_back(y); Gray.push_back(data); } 这里使用了 std::max 和 std::min 函数来避免越界访问，...

#include "stdio.h" void main() { int x,y,z,min; printf("请输入三个整数:"); scanf("%d,%d,%d",&x,&y,&z); if(x<y) { if(x<z) min=x; else min=z; } else { if(y<z) min=y; else min=z; } printf("三者中最小值为:%d\n",min); }查看代码是否正确

这段代码的语法是正确的，功能也符合题目要求... if (x < y) { if (x < z) min = x; else min = z; } else { if (y < z) min = y; else min = z; } printf("三者中最小值为：%d\n", min); return 0; }

try: n=int(ingut('n=:')) m=eval(input('m=:')) except ValueError: print('输入错误!') else: x,y=max(n,m),min(n,m) while x-y>=0: if x==y: print(x) break x=x-1 y=y+1 else: print(x)

循环体中有一个 if 语句，当 x 和 y 相等时会输出 x 的值并结束循环。如果 x 和 y 不相等，则会将 x 减 1，y 加 1，继续执行下一次循环。如果循环结束后仍未输出 x 的值，则会将 x 的值输出。 换句话说，这段代码...

int getGCD (int x,int y) { if (x<1 || x>100) { cout<<"参数不正确!"<<endl; return -1; } if(y<1 || y>100) { cout<<"参数不正确!"<<endl; return -1; } int max,min,re=1; if(x>=y) { max=x; min=y; } else { max = y; min = x; } for (int n =1 ;n<=min;n++) { if(min%n==0 && max%n==0) { if(n>re) re = n; } } cout<<"最大公约数为："<<re<<endl; return re; }分别用语句覆盖，分支覆盖，条件覆盖，分支条件覆盖，条件组合覆盖，路径覆盖:写出测试用例

3. getGCD(10, 101) 4. getGCD(0, 2) 分支条件覆盖测试用例： 1. getGCD(50, 25) 2. getGCD(70, 21) 3. getGCD(-1, 101) 4. getGCD(101, 0) 条件组合覆盖测试用例： 1. getGCD(50, 25) 2. getGCD(70, 21) 3. ...

#include <iostream> #include <algorithm> #include <string.h> #define N 25 using namespace std; const int xx[4] = {-1, 1, 0, 0}; const int yy[4] = {0, 0, -1, 1}; int m, n, bx, by, ex, ey, ans; char ch; bool map[N][N]; void dfs(int x, int y, int step) { map[x][y] = 1; if(x == ex && y == ey) ans = min(ans, step); else for(int i = 0; i < 4; ++i) { int move_x = x + xx[i]; int move_y = y + yy[i]; if(move_x > 0 && move_x <= m && move_y > 0 && move_y <= n && !map[move_x][move_y]) dfs(move_x, move_y, step + 1); } } int main() { while(cin >> m >> n && m && n) { memset(map, 0, sizeof(map)); for(int i = 1; i <= m; ++i) for(int j = 1; j <= n; ++j) { cin >> ch; if(ch == '@') { bx = i; by = j; } else if(ch == '*') { ex = i; ey = j; } else if(ch == '#') map[i][j] = 1; } ans = 1000; dfs(bx, by, 0); if(ans == 1000) cout << -1 << endl; else cout << ans << endl; } return 0; }

这段代码是一个简单的迷宫问题求解程序。它通过深度优先搜索算法来找到从起点到终点的最短路径。 代码中的变量解释如下： - m 和 n 分别表示迷宫的行数和列数。 - bx 和 by 表示起点的坐标。...

for (l = 1; l <= sxy; l++) { i = x_curr + xoff - l; j = y_curr + yoff - l; for (k = 0; k < 8*l; k++) { if (i>=ilow && i<=ihigh && j>=jlow && j<=jhigh) { ii = search_area + (i-ilow) + (j-jlow)*h_length; sad = SAD_Macroblock(ii, act_block, h_length, Min_FRAME[0]); if (sad < Min_FRAME[0]) { MV_FRAME[0].x = i - x_curr; MV_FRAME[0].y = j - y_curr; Min_FRAME[0] = sad; } } if(k<2*l) i++; else if (k<4*l) j++; else if (k<6*l) i--; else j--; } }

这段代码看起来像是在进行运动估计，通过搜索周围像素来找到最小的SAD值，然后更新最小SAD值和对应的运动矢量MV_FRAME。其中，SAD_Macroblock函数似乎是计算块之间的SAD值。我的理解是这段代码实现了一种叫做Diamond...

解释这段C++代码 if(area<50&&max_z>-0.4&&max_z<2) { recpoint.x=max_x+resolution_tenmul/10.0; recpoint.y=min_x; if(max_y>=0) { recpoint.z=max_y+resolution_tenmul/10.0; } else { recpoint.z=max_y; } if(min_y<=0) { recpoint.r=-min_y+resolution_tenmul/10.0; recpoint.b=0; } else { recpoint.r=min_y; recpoint.b=2; } recpoint.g=(max_z+10)*10; Rec.push_back(recpoint);

在代码块中，首先设置了一个名为recpoint的点，其x坐标等于max_x加上分辨率的十倍除以10.0，y坐标等于min_x，z坐标根据max_y的值来决定。如果max_y大于等于0，则z坐标等于max_y加上分辨率的十倍除以10.0；否则z坐标...

#include <iostream> #include<cstring> using namespace std; int a[52],N,Min,used[52]; void Dfs(int x,int y,int c){ used[x]=1; if(x==y){ if(c<Min)Min=c; } if(c>Min)return; if(x-a[x]>=1&&used[x-a[x]]==0){ Dfs(x-a[x],y,c+=1); used[x]=0; } if(x+a[x]<=N&&used[x+a[x]]==0){ Dfs(x+a[x],y,c+=1); used[x]=0; } } int main() { int test,A,B; scanf("%d",&test); while(test--){ scanf("%d%d%d",&N,&A,&B); memset(used,0,sizeof(used)); for(int i=1;i<=N;i++)scanf("%d",&a[i]); Min=100000; Dfs(A,B,0); if(Min!=100000)printf("%d\n",Min); else printf("-1\n"); } return 0; }

在这个过程中，通过Min变量记录最短跳跃路径长度，并通过used数组标记已经访问过的位置，避免重复访问。如果已经发现的路径长度已经大于Min，则可以直接返回，不必再继续搜索。 该代码的时间复杂度为O(N)，空间...

将这段全搜索代码改为对数搜索for (l = 1; l <= sxy; l++) { i = x_curr + xoff - l; j = y_curr + yoff - l; for (k = 0; k < 8l; k++) { if (i>=ilow && i<=ihigh && j>=jlow && j<=jhigh) { ii = search_area + (i-ilow) + (j-jlow)h_length; sad = SAD_Macroblock(ii, act_block, h_length, Min_FRAME[0]); if (sad < Min_FRAME[0]) { MV_FRAME[0].x = i - x_curr; MV_FRAME[0].y = j - y_curr; Min_FRAME[0] = sad; } } if(k<2l) i++; else if (k<4l) j++; else if (k<6*l) i--; else j--; } }

if (i >= ilow && i <= ihigh && j >= jlow && j <= jhigh) { ii = search_area + (i - ilow) + (j - jlow) * h_length; sad = SAD_Macroblock(ii, act_block, h_length, Min_FRAME[0]); sad_log = log(sad +...
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