边城将前50个三角形数存入数组然后输出每十个一行，C语言

好的，根据您的要求，我来编写一份 C 代码来实现这个功能：

#include <stdio.h>

int main() {
    int triangleNumbers[50]; // 存储三角形数的数组
    int n = 1; // 当前的自然数
    int sum = 0; // 当前的三角形数
    int count = 0; // 输出计数器

    // 计算前50个三角形数
    for (int i = 0; i < 50; i++) {
        sum += n;
        triangleNumbers[i] = sum;
        n++;
    }

    // 输出三角形数，每十个一行
    for (int i = 0; i < 50; i++) {
        printf("%d ", triangleNumbers[i]);
        count++;
        if (count == 10) {
            printf("\n");
            count = 0;
        }
    }

    return 0;
}

这个程序会先计算前50个三角形数并存储在数组中，然后按照每十个一行的格式输出这些数。如果您对代码中的某些细节有疑问，可以随时向我提问。

相关问题

js 复制一个对象的方法有哪些

1. 使用 Object.assign() 方法：

Object.assign() 方法将所有可枚举属性从一个或多个源对象复制到目标对象。它返回目标对象。

const obj = { a: 1, b: 2 };
const copy = Object.assign({}, obj);
console.log(copy); // { a: 1, b: 2 }

2. 使用展开运算符（Spread Operator）：

展开运算符可以将一个对象的属性展开到另一个对象中。

const obj = { a: 1, b: 2 };
const copy = { ...obj };
console.log(copy); // { a: 1, b: 2 }

3. 使用 JSON.parse() 和 JSON.stringify() 方法：

将对象转换为 JSON 字符串，再将 JSON 字符串转换回对象。

const obj = { a: 1, b: 2 };
const copy = JSON.parse(JSON.stringify(obj));
console.log(copy); // { a: 1, b: 2 }

注意：使用 JSON.parse() 和 JSON.stringify() 方法复制对象时，对象中的函数和 undefined 值会被忽略。这种方法也不能复制包含循环引用的对象。

读取“边城.txt”,去除"边城停用词库.txt"中列出的停用词后，统计各词出现的次数，输出次数最高的15个词及其出现的次数，并以词云形式呈现该结果。

抱歉，我不具备本地文件读取和词云生成的能力。但是，我可以提供Python代码实现此任务，需要您自行准备相应的文件并安装必要的库。以下是Python代码示例：

import jieba
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取文本文件
with open("边城.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    text = f.read()

# 读取停用词文件
with open("边城停用词库.txt", "r", encoding="utf-8") as f:
    stop_words = set([line.strip() for line in f.readlines()])

# 分词并去除停用词
words = [word for word in jieba.cut(text) if word not in stop_words]

# 统计词频
word_count = {}
for word in words:
    if len(word) < 2:  # 去除单个汉字
        continue
    word_count[word] = word_count.get(word, 0) + 1

# 按词频排序并取出前15个
top_words = sorted(word_count.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)[:15]

# 输出结果
for word, count in top_words:
    print(f"{word}: {count}")

# 生成词云
wordcloud = WordCloud(background_color="white").generate_from_frequencies(word_count)
plt.imshow(wordcloud, interpolation="bilinear")
plt.axis("off")
plt.show()

其中，需要安装`jieba`和`wordcloud`库。可以使用以下命令进行安装：

pip install jieba wordcloud matplotlib

请将代码中的文件名替换为您自己的文件名，并确保文件在同一目录下。