用一个简单的c语言程序设计其中函数 Print(int n)根据参数n(1<n<1e)输出如下形状 的数字三角形。例如,n为5时,输出: 121 12321 1234321 123454321
时间: 2024-03-24 07:36:26 浏览: 14
以下是一个简单的C语言程序,实现题目要求的功能:
```c
#include <stdio.h>
void Print(int n); // 声明函数
int main()
{
int n;
printf("请输入一个大于1小于1e的整数:");
scanf("%d", &n); // 读入n
Print(n); // 调用函数Print
return 0;
}
void Print(int n)
{
int i, j;
for (i = 1; i <= n; i++) // 外层循环控制行数
{
// 输出前半部分
for (j = 1; j <= i; j++)
{
printf("%d", j);
}
// 输出后半部分
for (j = i - 1; j >= 1; j--)
{
printf("%d", j);
}
printf("\n"); // 换行
}
}
```
程序的思路和上面的程序是一样的,只是代码更加简洁。程序中的`Print`函数用来输出数字三角形,它包含两个循环:外层循环控制行数,内层循环分别输出前半部分和后半部分的数字。在输出后半部分时,我们从`i-1`开始递减,因为最后一个数字是1。
相关问题
修改程序Cmody842.c,其中函数 Print(int n)根据参数n(1<n<1e)输出如下形状 的数字三角形。例如,n为5时,输出: 121 12321 1234321 123454321
以下是修改后的程序Cmody842.c:
```c
#include <stdio.h>
void Print(int n);
int main()
{
int n;
printf("请输入一个大于1小于1e的整数:");
scanf("%d", &n);
Print(n);
return 0;
}
void Print(int n)
{
int i, j;
for (i = 1; i <= n; i++)
{
// 输出前半部分
for (j = 1; j <= i; j++)
{
printf("%d", j);
}
// 输出后半部分
for (j = i - 1; j >= 1; j--)
{
printf("%d", j);
}
printf("\n");
}
}
```
程序的思路是先输出前半部分的数字,再输出后半部分的数字。注意,前半部分和后半部分都是从1开始递增/递减的。在输出后半部分时,要从i-1开始递减,因为最后一个数字是1。
用c语言由邻接矩阵输出任意两个节点长度小于等于n的路径的数目
_loss = 0.0
total_acc = 0.0
with torch.no_grad():
for inputs, labels in dataloader:
inputs = {key: inputs[key].to(device) for key in inputs}
labels = labels.to(device)
下面是用C语言实现的邻接矩阵输出任意两个节点长度小于等于n的路径的数目的代码:
```c
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#define MAXN 100
int graph[MAXN][MAXN]; outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
total_loss += loss.item() * len(labels)
preds = torch // 邻接矩阵
int n; // 节点数
int count_paths(int u, int v, int len) {
.argmax(outputs, dim=1)
total_acc += torch.sum(preds == labels).item()
avg_loss = total_loss / len(d if (len == 0) {
if (u == v) {
return 1; // u到v的长度ataloader.dataset)
avg_acc = total_acc / len(dataloader.dataset)
return avg_loss, avg_acc
# 定义评估函数为0的路径数为1
} else {
return 0;
}
} else {
int count = 0
def evaluate_test(model, dataloader, device):
model.eval()
total_acc = 0.0
with torch.no;
for (int i = 0; i < n; i++) {
if (graph[u][i]) {
count +=_grad():
for inputs, labels in dataloader:
inputs = {key: inputs[key].to(device) for key in inputs count_paths(i, v, len - 1); // 递归计算长度为len-1的路径数
}
}
labels = labels.to(device)
outputs = model(inputs)
preds = torch.argmax(outputs, dim=1)
total_acc }
return count;
}
}
int main() {
// 读入邻接矩阵
scanf("%d", &n += torch.sum(preds == labels).item()
avg_acc = total_acc / len(dataloader.dataset)
return avg_acc
```
);
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n最后,我们可以开始训练模型并进行评估:
```python
# 初始化模型和优化器
device =; j++) {
scanf("%d", &graph[i][j]);
}
}
// 输出任意两个节点长度小 torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = TextClassifier(len(class_list)).to(device)
criterion于等于n的路径的数目
int ans = 0;
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < n; j++) {
for (int len = 1; = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-5)
# 训练模型
num_epochs = len <= n; len++) {
ans += count_paths(i, j, len);
}
}
}
printf("%d\n 5
best_valid_acc = 0.0
for epoch in range(num_epochs):
train_loss, train_acc = train(model,", ans);
return 0;
}
```
这个算法的时间复杂度为$O(n^3)$,可以 train_loader, optimizer, criterion, device)
valid_loss, valid_acc = evaluate(model, valid_loader, criterion, device)
print处理节点数比较小的图。如果节点数比较大,可以考虑使用其他更高效的算法,如Floyd算法或Dijkstra算法。