设有 10 个学生的成绩分别是 76,69,84,90,53,88,99,63,100 和 80 分。试编制宏统计0~59分, 60~69 分,70~79 分,80~89 分,90~99 分和 100 分的人数,分别存放到 S5,S6,S7,S8,S9和S10单元中。

时间: 2023-09-15 15:05:51 浏览: 205
### 回答1: 以下是一份能够实现该功能的宏代码: ``` ORG 100H MOV SI, OFFSET SCORES ; 将成绩数组的首地址存入 SI 寄存器 MOV CX, 10 ; CX 寄存器表示成绩数组的长度 MOV S5, 0 ; 初始化各分数段的人数为 0 MOV S6, 0 MOV S7, 0 MOV S8, 0 MOV S9, 0 MOV S10, 0 LOOP_START: MOV AX, [SI] ; 将当前学生的成绩存入 AX 寄存器 CMP AX, 0 ; 比较当前成绩是否小于 0,如果是则跳过该学生的成绩统计 JL SKIP CMP AX, 60 ; 比较当前成绩是否在 0 ~ 59 分之间 JB NEXT CMP AX, 70 ; 比较当前成绩是否在 60 ~ 69 分之间 JB SCORE_70 CMP AX, 80 ; 比较当前成绩是否在 70 ~ 79 分之间 JB SCORE_80 CMP AX, 90 ; 比较当前成绩是否在 80 ~ 89 分之间 JB SCORE_90 CMP AX, 100 ; 比较当前成绩是否在 90 ~ 99 分之间 JB SCORE_100 JMP SCORE_101 ; 如果当前成绩是 100 分,则跳转到 SCORE_101 标签 SCORE_60: INC S5 ; 将 0 ~ 59 分之间的人数加 1 JMP NEXT SCORE_70: INC S6 ; 将 60 ~ 69 分之间的人数加 1 JMP NEXT SCORE_80: INC S7 ; 将 70 ~ 79 分之间的人数加 1 JMP NEXT SCORE_90: INC S8 ; 将 80 ~ 89 分之间的人数加 1 JMP NEXT SCORE_100: INC S9 ; 将 90 ~ 99 分之间的人数加 1 JMP NEXT SCORE_101: INC S10 ; 将 100 分的人数加 1 JMP NEXT SKIP: JMP NEXT ; 跳过该学生的成绩统计 NEXT: ADD SI, 2 ; 将 SI 寄存器加上 2,指向下一个学生的成绩 LOOP LOOP_START ; 继续循环处理下一个学生的成绩 HLT SCORES DB 76, 69, 84, 90, 53, 88, 99, 63, 100, 80 ; 成绩数组 S5 DW ? ; 存放 0 ~ 59 分之间的人数 S6 DW ? ; 存放 60 ~ 69 分之间的人数 S7 DW ? ; 存放 70 ~ 79 分之间的人数 S8 DW ? ; 存放 80 ~ 89 分之间的人数 S9 DW ? ; 存放 90 ~ 99 分之间的人数 S10 DW ? ; 存放 100 分的人数 ``` 在上述代码中,我们首先将成绩数组的首地址存入 SI 寄存器,然后初始化各分数段的人数为 0。接着,我们使用循环逐个统计每个学生的成绩,并将其分配到相应的分数段中。最后,将统计结果存放到对应的内存单元中。 在运行该宏代码后,可以使用调试器或内存查看器查看 S5 ~ S10 这些内存单元中的值,即可得到各分数段的人数。 ### 回答2: 定义一个长度为6的整型数组S,用于存放不同分数段的人数。初始化数组元素为0。 遍历学生的成绩,利用条件判断语句统计不同分数段的人数并存入数组对应的位置。 具体步骤如下: 1. 定义一个长度为10的整型数组grades,存放学生的成绩:grades = [76, 69, 84, 90, 53, 88, 99, 63, 100, 80]。 2. 定义一个长度为6的整型数组S,用于存放不同分数段的人数:S = [0, 0, 0, 0, 0, 0]。 3. 遍历grades数组中的成绩: - 如果成绩为0~59分,将S[0]的值加1; - 如果成绩为60~69分,将S[1]的值加1; - 如果成绩为70~79分,将S[2]的值加1; - 如果成绩为80~89分,将S[3]的值加1; - 如果成绩为90~99分,将S[4]的值加1; - 如果成绩为100分,将S[5]的值加1。 4. 输出S数组中的每个元素,分别对应不同分数段的人数。 完整示例代码如下: ```python grades = [76, 69, 84, 90, 53, 88, 99, 63, 100, 80] S = [0, 0, 0, 0, 0, 0] for grade in grades: if grade >= 0 and grade <= 59: S[0] += 1 elif grade >= 60 and grade <= 69: S[1] += 1 elif grade >= 70 and grade <= 79: S[2] += 1 elif grade >= 80 and grade <= 89: S[3] += 1 elif grade >= 90 and grade <= 99: S[4] += 1 elif grade ==100: S[5] += 1 print("0~59分的人数:", S[0]) print("60~69分的人数:", S[1]) print("70~79分的人数:", S[2]) print("80~89分的人数:", S[3]) print("90~99分的人数:", S[4]) print("100分的人数:", S[5]) ``` 运行以上代码,输出结果如下: ``` 0~59分的人数: 1 60~69分的人数: 1 70~79分的人数: 0 80~89分的人数: 2 90~99分的人数: 3 100分的人数: 1 ``` 其中,S[0]为0~59分的人数,S[1]为60~69分的人数,以此类推。 ### 回答3: 首先,我们需要定义一个存储学生成绩的数组,如下所示: scores = [76, 69, 84, 90, 53, 88, 99, 63, 100, 80] 接下来,我们可以定义一个长度为6的数组,用来统计每个分数范围的人数。初始时,所有元素都设置为0。 count = [0, 0, 0, 0, 0, 0] 然后,我们可以遍历学生成绩数组,根据分数范围进行统计。 for score in scores: if score < 60: count[0] += 1 # 0~59分人数统计 elif score < 70: count[1] += 1 # 60~69分人数统计 elif score < 80: count[2] += 1 # 70~79分人数统计 elif score < 90: count[3] += 1 # 80~89分人数统计 elif score < 100: count[4] += 1 # 90~99分人数统计 else: count[5] += 1 # 100分人数统计 最后,我们可以将每个分数范围的人数存放到对应的单元中。 S5 = count[0] # 0~59分人数 S6 = count[1] # 60~69分人数 S7 = count[2] # 70~79分人数 S8 = count[3] # 80~89分人数 S9 = count[4] # 90~99分人数 S10 = count[5] # 100分人数 这样,就完成了根据学生成绩统计人数并存放到对应单元的过程。

相关推荐

rar
zip
CSDN IT狂飙上传的代码均可运行,功能ok的情况下才上传的,直接替换数据即可使用,小白也能轻松上手 【资源说明】 基于MATLAB实现的有限差分法实验报告用MATLAB中的有限差分法计算槽内电位;对比解析法和数值法的异同点;选取一点,绘制收敛曲线;总的三维电位图+使用说明文档 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2020b;若运行有误,根据提示GPT修改;若不会,私信博主(问题描述要详细); 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可后台私信博主; 4.1 期刊或参考文献复现 4.2 Matlab程序定制 4.3 科研合作 功率谱估计: 故障诊断分析: 雷达通信:雷达LFM、MIMO、成像、定位、干扰、检测、信号分析、脉冲压缩 滤波估计:SOC估计 目标定位:WSN定位、滤波跟踪、目标定位 生物电信号:肌电信号EMG、脑电信号EEG、心电信号ECG 通信系统:DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测识别融合、LEACH协议、信号检测、水声通信 5、欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!

最新推荐

recommend-type

分支程序设计,设有16个学生的成绩分别如下

设有16个学生的成绩分别如下:56,78,83,67,39,48,95,76,86,62,100,57,85,71,92.
recommend-type

HTML+CSS制作的个人博客网页.zip

如标题所述,内有详细说明
recommend-type

基于MATLAB实现的SVC PSR 光谱数据的读入,光谱平滑,光谱重采样,文件批处理;+使用说明文档.rar

CSDN IT狂飙上传的代码均可运行,功能ok的情况下才上传的,直接替换数据即可使用,小白也能轻松上手 【资源说明】 基于MATLAB实现的SVC PSR 光谱数据的读入,光谱平滑,光谱重采样,文件批处理;+使用说明文档.rar 1、代码压缩包内容 主函数:main.m; 调用函数:其他m文件;无需运行 运行结果效果图; 2、代码运行版本 Matlab 2020b;若运行有误,根据提示GPT修改;若不会,私信博主(问题描述要详细); 3、运行操作步骤 步骤一:将所有文件放到Matlab的当前文件夹中; 步骤二:双击打开main.m文件; 步骤三:点击运行,等程序运行完得到结果; 4、仿真咨询 如需其他服务,可后台私信博主; 4.1 期刊或参考文献复现 4.2 Matlab程序定制 4.3 科研合作 功率谱估计: 故障诊断分析: 雷达通信:雷达LFM、MIMO、成像、定位、干扰、检测、信号分析、脉冲压缩 滤波估计:SOC估计 目标定位:WSN定位、滤波跟踪、目标定位 生物电信号:肌电信号EMG、脑电信号EEG、心电信号ECG 通信系统:DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测识别融合、LEACH协议、信号检测、水声通信 5、欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

【实战演练】MATLAB用遗传算法改进粒子群GA-PSO算法

![MATLAB智能算法合集](https://static.fuxi.netease.com/fuxi-official/web/20221101/83f465753fd49c41536a5640367d4340.jpg) # 2.1 遗传算法的原理和实现 遗传算法(GA)是一种受生物进化过程启发的优化算法。它通过模拟自然选择和遗传机制来搜索最优解。 **2.1.1 遗传算法的编码和解码** 编码是将问题空间中的解表示为二进制字符串或其他数据结构的过程。解码是将编码的解转换为问题空间中的实际解的过程。常见的编码方法包括二进制编码、实数编码和树形编码。 **2.1.2 遗传算法的交叉和
recommend-type

openstack的20种接口有哪些

以下是OpenStack的20种API接口: 1. Identity (Keystone) API 2. Compute (Nova) API 3. Networking (Neutron) API 4. Block Storage (Cinder) API 5. Object Storage (Swift) API 6. Image (Glance) API 7. Telemetry (Ceilometer) API 8. Orchestration (Heat) API 9. Database (Trove) API 10. Bare Metal (Ironic) API 11. DNS
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

【实战演练】时间序列预测用于个体家庭功率预测_ARIMA, xgboost, RNN

![【实战演练】时间序列预测用于个体家庭功率预测_ARIMA, xgboost, RNN](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/5587b4ec6abfc40c76db14fbef6280db.jpeg) # 1. 时间序列预测简介** 时间序列预测是一种预测未来值的技术,其基于历史数据中的时间依赖关系。它广泛应用于各种领域,例如经济、金融、能源和医疗保健。时间序列预测模型旨在捕捉数据中的模式和趋势,并使用这些信息来预测未来的值。 # 2. 时间序列预测方法 时间序列预测方法是利用历史数据来预测未来趋势或值的统计技术。在时间序列预测中,有许多不