1、分析下列程序的运行过程:要求写出程序的运行结果,同时写出每一个语句执行后的各变量的值。 #include"stdio.h” main() ( char a='a’b='b’; char *p,*q; p=&a; q=&b; *p=*q; printf(“\n%c %c\n”, a,b);

时间: 2024-02-03 21:14:18 浏览: 71
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代码运行结果

该程序的运行过程如下: 1. 定义两个 char 类型的变量 a 和 b,并分别赋值为 'a' 和 'b'。 ``` char a = 'a'; char b = 'b'; ``` 2. 定义两个 char 类型指针变量 p 和 q,并分别指向变量 a 和变量 b 的地址。 ``` char *p, *q; p = &a; q = &b; ``` 3. 将指针变量 p 所指向的地址中存储的值设置为指针变量 q 所指向的地址中存储的值,即将变量 b 的值赋给变量 a。 ``` *p = *q; ``` 4. 输出变量 a 和变量 b 的值。 ``` printf("\n%c %c\n", a, b); ``` 程序的运行结果为: ``` b b ``` 在第三步中,将变量 b 的值赋给了变量 a,因此输出结果中变量 a 和变量 b 的值都为 'b'。
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#include #include struct DATA { int ID; char name[4]; char sex[3]; int score; }; void paixu(int*,DATA*,int); int sishewuru(double); void func1(int*,int*,DATA*,int*,int,int,int,int);//统计男女比例 int func2(int*,int,DATA*);//查找考生序号 void print(); void main() { int length=0,i,yiben,erben,sanben,dazhuan,male[4],female[4]; int yi,er,san,si; char input; FILE* file=fopen("f1.txt","r"),*file1; if(file==NULL) { printf("No such file!\n"); return; } while(EOF!=fscanf(file,"%*[^\n]\n")) length++;//自动计算考生数罝ATA* data=(DATA*)malloc(length*sizeof(DATA)); int* pai=(int*)malloc(length*sizeof(int)); rewind(file); for(i=0;i='0'&&input<='4')) { printf("非法输入,请重新输入\n请输入:"); fflush(stdin); } else break; } getchar(); switch(input) { case '0': printf("\n一类本科招生线:%d\n二类本科招生线:%d\三类本科招生线:%d\\n高职高专招生线:%d\n",yi,er,san,si); printf("是否打印为文件?(y/n):"); if(getchar()=='y') { file1=fopen("各批次录取分数线.txt","w"); fprintf(file1,"一类本科招生线:%d\n二类本科招生线:%d\\n三类本科招生线:%d\n高职高专招生线:%d\n",yi,er,san,si); fclose(file1); } fflush(stdin); break; case '1': func1(male,female,data,pai,yiben,erben,sanben,dazhuan); printf("一类本科招生线男女比例:%d:%d\n",male[0],female[0]); printf("二类本科招生线男女比例:%d:%d\n",male[1],female[1]); printf("三类本科招生线男女比例:%d:%d\n",male[2],female[2]); printf("高职高专招生线招生线男女比例:%d:%d\n",male[3],female[3]); printf("是否打印为文件?(y/n):"); if(getchar()=='y') { file1=fopen("各批次录取男女比例.txt","w"); fprintf(file1,"一类本科招生线男女比例:%d:%d\n",male[0],female[0]);

写出下列代码可以实现什么功能: #Img = cv2.undistort(Img, K, Dist) Img = cv2.resize(Img,(240,180),interpolation=cv2.INTER_AREA) #将opencv读取的图片resize来提高帧率 img = cv2.GaussianBlur(Img, (5, 5), 0) imgHSV = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV) # 将BGR图像转为HSV lower = np.array([h_min, s_min, v_min]) upper = np.array([h_max, s_max, v_max]) mask = cv2.inRange(imgHSV, lower, upper) # 创建蒙版 指定颜色上下限 范围内颜色显示 否则过滤 kernel_width = 4 # 调试得到的合适的膨胀腐蚀核大小 kernel_height = 4 # 调试得到的合适的膨胀腐蚀核大小 kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (kernel_width, kernel_height)) mask = cv2.erode(mask, kernel) mask = cv2.dilate(mask, kernel) mask = cv2.dilate(mask, kernel) light_img = mask[:100,:200 ] cv2.imshow("light",light_img) # 输出红绿灯检测结果 Img1 = Img Img = cv2.cvtColor(Img, cv2.COLOR_BGR2RGB) Img2 = Img cropped2 = Img2[70:128, 0:100] h,w,d = cropped2.shape #提取图像的信息 Img = Image.fromarray(Img) Img = ValImgTransform(Img) # 连锁其它变形,变为tesor Img = torch.unsqueeze(Img, dim=0) # 对tesor进行升维 inputImg = Img.float().to(Device) # 让数据能够使用 OutputImg = Unet(inputImg) Output = OutputImg.cpu().numpy()[0] OutputImg = OutputImg.cpu().numpy()[0, 0] OutputImg = (OutputImg * 255).astype(np.uint8) Input = Img.numpy()[0][0] Input = (Normalization(Input) * 255).astype(np.uint8) OutputImg = cv2.resize(OutputImg,(128,128),interpolation=cv2.INTER_AREA) # 将opencv读取的图片resize来提高帧率 ResultImg = cv2.cvtColor(Input, cv2.COLOR_GRAY2RGB) ResultImg[..., 1] = OutputImg cropped = ResultImg[80:128, 20:100] cropped1 = OutputImg[80:128, 20:100] cv2.imshow("out", cropped1)#显示处理后的图像 cv2.imshow("Img2", Img2) cv2.imshow("Img0", cropped)#显示感兴趣区域图像 print(reached)

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