80,90,85,90,58,88,49,93,98,75取平均值java

时间: 2024-09-13 07:05:25 浏览: 25
要计算这组数字的平均值,首先需要将所有的数字加起来,然后除以数字的个数。以下是计算平均值的Java代码示例: ```java public class AverageCalculator { public static void main(String[] args) { int[] scores = {80, 90, 85, 90, 58, 88, 49, 93, 98, 75}; int sum = 0; for (int score : scores) { sum += score; } double average = (double) sum / scores.length; System.out.println("平均值是: " + average); } } ``` 在这个代码中,我们首先定义了一个整型数组`scores`来存放所有的分数。然后,通过一个`for-each`循环计算所有分数的总和。接着,我们计算平均值,这里需要注意的是,为了得到准确的小数结果,我们将总和`sum`强制转换为`double`类型。最后,我们将计算出的平均值打印到控制台上。
相关问题

用JAVA定义一个整形数组score[10],并赋值(53,60,86,55,67,58,85,96,75,80%,求该数组中的平均值

在 Java 中,你可以首先创建一个整型数组 `score` 长度为10,然后依次给每个元素赋值。由于最后一个数字是一个百分比,我们需要将其转换为分数形式。假设1%等于1分,那么我们可以这样操作: ```java int[] score = new int[10]; score[0] = 53; score[1] = 60; score[2] = 86; score[3] = 55; score[4] = 67; score[5] = 58; score[6] = 85; score[7] = 96; // 分数部分直接赋值 score[8] = 75; score[9] = 80 * 10; // 转换成整数 // 计算总分 int totalScore = 0; for (int i = 0; i < score.length; i++) { totalScore += score[i]; } // 计算平均值 double average = (double) totalScore / score.length; System.out.println("数组的平均值为:" + average); ``` 在这个例子中,我们先将数组初始化,然后遍历数组计算总分,最后除以数组长度得到平均值。注意,为了得到正确的结果,我们将计算平均值时的总分转换为 `double` 类型,避免因为整数除法而丢失小数部分。

出java算法题100道

好的,以下是我为您准备的100道Java算法题: 1. 翻转字符串 2. 在数组中查找重复数字 3. 单例模式 4. 冒泡排序 5. 快速排序 6. 选择排序 7. 插入排序 8. 希尔排序 9. 归并排序 10. 桶排序 11. 堆排序 12. 计数排序 13. 二叉树的遍历 14. 二叉树的深度 15. 二叉树的最大深度 16. 二叉树的最小深度 17. 二叉树的最大宽度 18. 二叉树的节点个数 19. 二叉树的叶子节点个数 20. 二叉树的高度 21. 二叉树的镜像 22. 二叉树的中序遍历 23. 二叉树的前序遍历 24. 二叉树的后序遍历 25. 二叉树的层次遍历 26. 二叉树的层次遍历 II 27. 二叉树的锯齿形层次遍历 28. 二叉树的最近公共祖先 29. 二叉树的路径和 30. 二叉树的路径和 II 31. 二叉树的所有路径 32. 二叉树的所有路径 II 33. 二叉树的最长连续序列 34. 二叉树的最深叶子节点的最近公共祖先 35. 二叉树的最大路径和 36. 二叉树的最小深度 II 37. 二叉树的右视图 38. 二分查找 39. 二分查找的变体 40. 二叉搜索树的插入 41. 二叉搜索树的删除 42. 两数之和 43. 三数之和 44. 四数之和 45. 无重复字符的最长子串 46. 最长回文子串 47. 最长公共前缀 48. 字符串中的第一个唯一字符 49. 罗马数字转整数 50. 整数转罗马数字 51. 最大子序和 52. 最长上升子序列 53. 最长公共子序列 54. 最长回文子序列 55. 编辑距离 56. 最长有效括号 57. 最长公共子串 58. 最长连续递增序列 59. 最长连续递减序列 60. 最长连续重复子串 61. 最长重复子数组 62. 最短无序连续子数组 63. 最长的斐波那契子序列的长度 64. 最长等差数列 65. 最长连续子序列 66. 最长湍流子数组 67. 最长子数组的和 68. 最小覆盖子串 69. 最小路径和 70. 最小栈 71. 最大栈 72. 最小栈和最大栈的实现 73. 最小栈和最大栈的查找 74. 最小栈和最大栈的删除 75. 最小栈和最大栈的修改 76. 最小栈和最大栈的插入 77. 最小栈和最大栈的求和 78. 最小栈和最大栈的求差 79. 最小栈和最大栈的求积 80. 最小栈和最大栈的求商 81. 最小栈和最大栈的求余 82. 最小栈和最大栈的排序 83. 最小栈和最大栈的反转 84. 最小栈和最大栈的合并 85. 最小栈和最大栈的交集 86. 最小栈和最大栈的并集 87. 最小栈和最大栈的差集 88. 最小栈和最大栈的对称差 89. 最小栈和最大栈的求最大值 90. 最小栈和最大栈的求最小值 91. 最小栈和最大栈的求中位数 92. 最小栈和最大栈的求平均值 93. 最小栈和最大栈的求方差 94. 最小栈和最大栈的求标准差 95. 最小栈和最大栈的求众数 96. 最小栈和最大栈的求众数 II 97. 最小栈和最大栈的求众数 III 98. 最小栈和最大栈的求众数 IV 99. 最小栈和最大栈的求众数 V 100. 最小栈和最大栈的求众数 VI 希望这些算法题能够对您有所帮助!
阅读全文

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Java编程打印购物小票实现代码

Java编程打印购物小票实现代码详解 Java编程打印购物小票实现代码是指使用Java语言编写的程序,用于实现打印购物小票的功能。该代码主要用于商城购物小票的打印,使用热敏打印机打印小票,并提供了预览图。 知识点...
recommend-type

ST SPC58xC 车规MCU介绍(直播课程PPT).pdf

ST SPC58xC系列是意法半导体(STMicroelectronics)推出的一款汽车级微控制器单元(MCU),专为汽车电子应用设计。该系列MCU以其高性能、高可靠性以及丰富的功能集,满足了现代汽车对电子系统的需求。以下是对SPC58...
recommend-type

温度PID控制功能块FB58使用入门.doc

温度PID控制功能块FB58是西门子S7-300和S7-400 PLC系统中用于温度控制的重要组件。FB58专为处理连续或脉冲输入信号的执行器设计,适用于加热或冷却的温度控制回路。它包含PID参数自整定功能,能够自动调整控制器参数...
recommend-type

基于双区间熵重映射的图像对比度增强方法研究

内容概要:该论文介绍了一种基于双区间熵重映射的图像对比度增强方法。文中详细解释了方法的数学原理及其在图像处理中的应用,特别是如何有效地提高低对比度图像的对比度,同时对高对比度图像的变换则相对平滑。实验证明该方法不仅提高了图像的视觉效果,还能结合Gabor滤波器进一步提升增强效果。 适合人群:从事图像处理和计算机视觉领域的研究人员和技术人员,以及对图像对比度增强技术感兴趣的学术界人士。 使用场景及目标:适用于需要提高数字图像对比度的各种应用场景,尤其是在图像处理和计算机视觉任务中。目的是提高图像质量,更好地识别和分析图像内容。 其他说明:该方法不仅在对比度增强方面表现优异,还在保持图像原有细节和减少噪声方面显示出优势。通过对多种经典测试图像的评估,证明了其优越性和普适性。
recommend-type

软考知识点-系统架构设计师-计算机网络与软件工程关键技术综述

内容概要:本文涵盖了多个领域的关键技术和概念,主要包括PaaS、SaaS、IaaS等云计算服务模式;数据库的三级模式(外模式、模式、内模式);AI芯片的技术架构(GPU、FPGA、ASIC、类脑芯片等);DNS配置和管理在Linux、Unix、macOS和Windows中的差异;网络和服务器延迟的定义及组成部分;软件需求开发、软件过程、软件活动和软件设计的关键步骤;信息屏蔽的概念及应用;构件分类;中间件的功能;C/S架构的不同层次及特征;Kerberos认证协议的工作原理和优缺点。每部分内容均简明扼要地介绍了相关概念和技术的特点和应用。 适合人群:具备一定技术背景的研究人员、开发人员和系统管理员。 使用场景及目标:适用于希望深入了解计算机网络、软件工程和信息安全领域的从业人员,可用于指导技术选型、系统设计和安全防护等方面的工作。 阅读建议:本文内容丰富,涵盖多个领域,建议在阅读时重点关注自己感兴趣的领域,并结合实际情况进行深入研究和实践。
recommend-type

构建基于Django和Stripe的SaaS应用教程

资源摘要信息: "本资源是一套使用Django框架开发的SaaS应用程序,集成了Stripe支付处理和Neon PostgreSQL数据库,前端使用了TailwindCSS进行设计,并通过GitHub Actions进行自动化部署和管理。" 知识点概述: 1. Django框架: Django是一个高级的Python Web框架,它鼓励快速开发和干净、实用的设计。它是一个开源的项目,由经验丰富的开发者社区维护,遵循“不要重复自己”(DRY)的原则。Django自带了一个ORM(对象关系映射),可以让你使用Python编写数据库查询,而无需编写SQL代码。 2. SaaS应用程序: SaaS(Software as a Service,软件即服务)是一种软件许可和交付模式,在这种模式下,软件由第三方提供商托管,并通过网络提供给用户。用户无需将软件安装在本地电脑上,可以直接通过网络访问并使用这些软件服务。 3. Stripe支付处理: Stripe是一个全面的支付平台,允许企业和个人在线接收支付。它提供了一套全面的API,允许开发者集成支付处理功能。Stripe处理包括信用卡支付、ACH转账、Apple Pay和各种其他本地支付方式。 4. Neon PostgreSQL: Neon是一个云原生的PostgreSQL服务,它提供了数据库即服务(DBaaS)的解决方案。Neon使得部署和管理PostgreSQL数据库变得更加容易和灵活。它支持高可用性配置,并提供了自动故障转移和数据备份。 5. TailwindCSS: TailwindCSS是一个实用工具优先的CSS框架,它旨在帮助开发者快速构建可定制的用户界面。它不是一个传统意义上的设计框架,而是一套工具类,允许开发者组合和自定义界面组件而不限制设计。 6. GitHub Actions: GitHub Actions是GitHub推出的一项功能,用于自动化软件开发工作流程。开发者可以在代码仓库中设置工作流程,GitHub将根据代码仓库中的事件(如推送、拉取请求等)自动执行这些工作流程。这使得持续集成和持续部署(CI/CD)变得简单而高效。 7. PostgreSQL: PostgreSQL是一个对象关系数据库管理系统(ORDBMS),它使用SQL作为查询语言。它是开源软件,可以在多种操作系统上运行。PostgreSQL以支持复杂查询、外键、触发器、视图和事务完整性等特性而著称。 8. Git: Git是一个开源的分布式版本控制系统,用于敏捷高效地处理任何或小或大的项目。Git由Linus Torvalds创建,旨在快速高效地处理从小型到大型项目的所有内容。Git是Django项目管理的基石,用于代码版本控制和协作开发。 通过上述知识点的结合,我们可以构建出一个具备现代Web应用程序所需所有关键特性的SaaS应用程序。Django作为后端框架负责处理业务逻辑和数据库交互,而Neon PostgreSQL提供稳定且易于管理的数据库服务。Stripe集成允许处理多种支付方式,使用户能够安全地进行交易。前端使用TailwindCSS进行快速设计,同时GitHub Actions帮助自动化部署流程,确保每次代码更新都能够顺利且快速地部署到生产环境。整体来看,这套资源涵盖了从前端到后端,再到部署和支付处理的完整链条,是构建现代SaaS应用的一套完整解决方案。
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

R语言数据处理与GoogleVIS集成:一步步教你绘图

![R语言数据处理与GoogleVIS集成:一步步教你绘图](https://media.geeksforgeeks.org/wp-content/uploads/20200415005945/var2.png) # 1. R语言数据处理基础 在数据分析领域,R语言凭借其强大的统计分析能力和灵活的数据处理功能成为了数据科学家的首选工具。本章将探讨R语言的基本数据处理流程,为后续章节中利用R语言与GoogleVIS集成进行复杂的数据可视化打下坚实的基础。 ## 1.1 R语言概述 R语言是一种开源的编程语言,主要用于统计计算和图形表示。它以数据挖掘和分析为核心,拥有庞大的社区支持和丰富的第
recommend-type

如何使用Matlab实现PSO优化SVM进行多输出回归预测?请提供基本流程和关键步骤。

在研究机器学习和数据预测领域时,掌握如何利用Matlab实现PSO优化SVM算法进行多输出回归预测,是一个非常实用的技能。为了帮助你更好地掌握这一过程,我们推荐资源《PSO-SVM多输出回归预测与Matlab代码实现》。通过学习此资源,你可以了解到如何使用粒子群算法(PSO)来优化支持向量机(SVM)的参数,以便进行多输入多输出的回归预测。 参考资源链接:[PSO-SVM多输出回归预测与Matlab代码实现](https://wenku.csdn.net/doc/3i8iv7nbuw?spm=1055.2569.3001.10343) 首先,你需要安装Matlab环境,并熟悉其基本操作。接
recommend-type

Symfony2框架打造的RESTful问答系统icare-server

资源摘要信息:"icare-server是一个基于Symfony2框架开发的RESTful问答系统。Symfony2是一个使用PHP语言编写的开源框架,遵循MVC(模型-视图-控制器)设计模式。本项目完成于2014年11月18日,标志着其开发周期的结束以及初步的稳定性和可用性。" Symfony2框架是一个成熟的PHP开发平台,它遵循最佳实践,提供了一套完整的工具和组件,用于构建可靠的、可维护的、可扩展的Web应用程序。Symfony2因其灵活性和可扩展性,成为了开发大型应用程序的首选框架之一。 RESTful API( Representational State Transfer的缩写,即表现层状态转换)是一种软件架构风格,用于构建网络应用程序。这种风格的API适用于资源的表示,符合HTTP协议的方法(GET, POST, PUT, DELETE等),并且能够被多种客户端所使用,包括Web浏览器、移动设备以及桌面应用程序。 在本项目中,icare-server作为一个问答系统,它可能具备以下功能: 1. 用户认证和授权:系统可能支持通过OAuth、JWT(JSON Web Tokens)或其他安全机制来进行用户登录和权限验证。 2. 问题的提交与管理:用户可以提交问题,其他用户或者系统管理员可以对问题进行管理,比如标记、编辑、删除等。 3. 回答的提交与管理:用户可以对问题进行回答,回答可以被其他用户投票、评论或者标记为最佳答案。 4. 分类和搜索:问题和答案可能按类别进行组织,并提供搜索功能,以便用户可以快速找到他们感兴趣的问题。 5. RESTful API接口:系统提供RESTful API,便于开发者可以通过标准的HTTP请求与问答系统进行交互,实现数据的读取、创建、更新和删除操作。 Symfony2框架对于RESTful API的开发提供了许多内置支持,例如: - 路由(Routing):Symfony2的路由系统允许开发者定义URL模式,并将它们映射到控制器操作上。 - 请求/响应对象:处理HTTP请求和响应流,为开发RESTful服务提供标准的方法。 - 验证组件:可以用来验证传入请求的数据,并确保数据的完整性和正确性。 - 单元测试:Symfony2鼓励使用PHPUnit进行单元测试,确保RESTful服务的稳定性和可靠性。 对于使用PHP语言的开发者来说,icare-server项目的完成和开源意味着他们可以利用Symfony2框架的优势,快速构建一个功能完备的问答系统。通过学习icare-server项目的代码和文档,开发者可以更好地掌握如何构建RESTful API,并进一步提升自身在Web开发领域的专业技能。同时,该项目作为一个开源项目,其代码结构、设计模式和实现细节等都可以作为学习和实践的最佳范例。 由于icare-server项目完成于2014年,使用的技术栈可能不是最新的,因此在考虑实际应用时,开发者可能需要根据当前的技术趋势和安全要求进行相应的升级和优化。例如,PHP的版本更新可能带来新的语言特性和改进的安全措施,而Symfony2框架本身也在不断地发布新版本和更新补丁,因此维护一个长期稳定的问答系统需要开发者对技术保持持续的关注和学习。