用C语言表示为节约用水,某城市根据用水量分段计费。当某户居民月用水量在26立方米及以下时,水价为1.98元/立方米,当用水量在26至37立方米(包含37)时,水价为2.97元/立方米,当用水量在37立方米以上时,水价为3.96元/立方米,请根据用水量计算某户居民某月应缴的水费,保留2位小数。例如,用水量为10,水费输出:19.80
时间: 2024-02-18 11:04:39 浏览: 19
可以使用C语言编写如下代码来计算某户居民某月应缴的水费:
```c
#include <stdio.h>
int main()
{
float water_usage, water_price;
printf("请输入该户居民本月用水量:");
scanf("%f", &water_usage);
if (water_usage <= 26) {
water_price = water_usage * 1.98;
} else if (water_usage <= 37) {
water_price = 26 * 1.98 + (water_usage - 26) * 2.97;
} else {
water_price = 26 * 1.98 + 11 * 2.97 + (water_usage - 37) * 3.96;
}
printf("该户居民本月应缴水费为:%.2f元\n", water_price);
return 0;
}
```
该程序首先提示用户输入该户居民本月用水量,然后根据不同的用水量分段计算水费,最后输出该户居民本月应缴水费。注意,为了保留2位小数,我们使用了`%.2f`格式化字符串来输出浮点数。
相关问题
用C语言编写程序 为节约用水,某城市根据水量分段计费。当某户居民月用水量在26㎡及以下时,水价为1.98元/m,当用水量在26~37m时,水价为2.97元/m3,当用水量在37 ㎡ 以上时,水价为 3.96元/m,请根据用水量计算某户居民某月应缴的水费。
A:
```c
#include <stdio.h>
int main()
{
float water; // 用水量
float price; // 水费
printf("请输入该户居民本月用水量(单位:m³):\n");
scanf("%f", &water);
if (water <= 26)
{
price = water * 1.98;
}
else if (water <= 37)
{
price = 26 * 1.98 + (water - 26) * 2.97;
}
else
{
price = 26 * 1.98 + 11 * 2.97 + (water - 37) * 3.96;
}
printf("该户居民本月应缴水费:%.2f元\n", price);
return 0;
}
```
其中,用到了 if-else 分支语句来判断水费计算公式的使用。
使用c语言写一个算法,根据历史用水量和时间,来预测未来的用水量
以下是一个简单的基于历史用水量和时间的线性回归算法,用于预测未来用水量的C语言实现:
```c
#include <stdio.h>
// 定义历史用水量和时间的数组(用于训练模型)
float history_water[] = {3.2, 4.1, 5.0, 6.2, 7.1}; // 历史用水量
float history_time[] = {1, 2, 3, 4, 5}; // 时间
// 定义预测用水量的函数
float predict_water(float time) {
float sum1 = 0, sum2 = 0;
for (int i = 0; i < 5; i++) {
sum1 += history_water[i] * history_time[i];
sum2 += history_time[i] * history_time[i];
}
float avg1 = sum1 / 5;
float avg2 = sum2 / 5;
float b = (avg1 - (sum1 / sum2) * avg2) / (1 - (sum1 * sum1) / (5 * sum2));
float a = (avg1 - b * avg2) / 5;
return a + b * time; // 返回预测的用水量
}
// 测试函数
int main() {
float time = 6;
float predicted_water = predict_water(time);
printf("预测%d个月后的用水量为:%f\n", (int)time, predicted_water);
return 0;
}
```
上述代码中,我们首先定义了历史用水量和时间的数组,用于训练模型。然后,我们通过计算历史数据的平均值,使用线性回归公式计算出斜率和截距,并将其用于预测未来的用水量。最后,我们通过测试函数测试了预测函数的结果。但需要注意的是,这只是一个简单的线性回归算法,实际应用中需要考虑更多的因素,例如季节性、天气等因素。