用简单的C语言程序写出输入一个正整数n和m,表示为n行m列的矩阵,统计矩阵中大于所有元素平均值的元素之和及元素个数

以下是C语言程序的实现：

#include <stdio.h>

int main() {
int n, m;
float sum = 0, avg;
int count = 0, num;

printf("请输入矩阵的行数和列数n、m：");
scanf("%d %d", &n, &m);

int a[n][m];

// 输入矩阵元素
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
printf("请输入第 %d 行第 %d 列元素：", i + 1, j + 1);
scanf("%d", &a[i][j]);
sum += a[i][j]; // 累加矩阵元素的和
}
}

avg = sum / (n * m); // 计算矩阵元素的平均值

// 统计大于平均值的矩阵元素的和及元素个数
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = 0; j < m; j++) {
if (a[i][j] > avg) {
count++;
num += a[i][j];
}
}
}

printf("矩阵中大于平均值的元素之和为：%d\n", num);
printf("矩阵中大于平均值的元素个数为：%d\n", count);

return 0;
}

相关问题

在带权有向图G中，给定一个源点v，求从v到G中的其余各顶点的最短路径问题，叫做单源点的最短路径问题。 在常用的单源点最短路径算法中，迪杰斯特拉算法是最为常用的一种，是一种按照路径长度递增的次序产生最短路径的算法。 可将迪杰斯特拉算法描述如下： 在本题中，读入一个有向图的带权邻接矩阵（即数组表示），建立有向图并按照以上描述中的算法求出源点至每一个其它顶点的最短路径长度。 Input 输入的第一行包含2个正整数n和s，表示图中共有n个顶点，且源点为s。其中n不超过50，s小于n。 以后的n行中每行有n个用空格隔开的整数。对于第i行的第j个整数，如果大于0，则表示第i个顶点有指向第j个顶点的有向边，且权值为对应的整数值；如果这个整数为0，则表示没有i指向j的有向边。当i和j相等的时候，保证对应的整数为0。 Output 只有一行，共有n-1个整数，表示源点至其它每一个顶点的最短路径长度。如果不存在从源点至相应顶点的路径，输出-1。 请注意行尾输出换行。 Sample Input 4 1 0 3 0 1 0 0 4 0 2 0 0 0 0 0 1 0 Sample Output 6 4 7 上述问题用C语言和数据结构写代码如何写

以下是使用C语言和数据结构实现迪杰斯特拉算法的代码：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <limits.h>

#define MAX_VERTICES 50

int minDistance(int dist[], int visited[], int n) {
    int min = INT_MAX, min_index;
    for (int v = 0; v < n; v++) {
        if (visited[v] == 0 && dist[v] <= min) {
            min = dist[v];
            min_index = v;
        }
    }
    return min_index;
}

void dijkstra(int graph[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES], int src, int n) {
    int dist[MAX_VERTICES];
    int visited[MAX_VERTICES];
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        dist[i] = INT_MAX;
        visited[i] = 0;
    }
    dist[src] = 0;
    for (int count = 0; count < n - 1; count++) {
        int u = minDistance(dist, visited, n);
        visited[u] = 1;
        for (int v = 0; v < n; v++) {
            if (!visited[v] && graph[u][v] && dist[u] != INT_MAX 
                && dist[u] + graph[u][v] < dist[v]) {
                dist[v] = dist[u] + graph[u][v];
            }
        }
    }
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        if (i != src) {
            if (dist[i] == INT_MAX) {
                printf("-1\n");
            } else {
                printf("%d\n", dist[i]);
            }
        }
    }
}

int main() {
    int n, s, graph[MAX_VERTICES][MAX_VERTICES];
    scanf("%d %d", &n, &s);
    for (int i = 0; i < n; i++) {
        for (int j = 0; j < n; j++) {
            scanf("%d", &graph[i][j]);
        }
    }
    dijkstra(graph, s - 1, n);
    return 0;
}

首先，在代码中我们定义了一个`minDistance`函数，用于查找距离数组`dist`中未访问的顶点中距离最小的顶点。接着，我们定义`dijkstra`函数来实现迪杰斯特拉算法。在该函数中，我们初始化距离数组`dist`和访问数组`visited`，将源点`src`的距离设为0。然后，我们对每个未访问的顶点进行迭代，更新距离数组`dist`。最后，我们输出源点到其它每一个顶点的最短路径长度。

在`main`函数中，我们首先读入输入数据，然后调用`dijkstra`函数来解决问题。需要注意的是，我们将源点的编号减1，因为输入的顶点编号从1开始，而在代码中数组的下标从0开始。

根据这个描述写出python代码：水流大小会随着流动的距离逐步减小，且遇到障碍物无法通过，在此情况下需要计算某个位置的水流大小，注意：水流虽然不能穿过障碍物，但是可以绕过障碍物，现给定一个数字矩阵array[m][n]表示网格地图 array[i][j] = 0 表示i行j列为空旷位置，array[i][j] = 1表示i行j列为障碍物，array[i][j] = x (x为正整数)表示i行j列为水源 水源只有一个，但是障碍物可以有多个 水流只能上下左右流，且每移动一格，水流强度减少1，最小减小到0 现要求输出对应位置的水流大小 输入描述： 输入为三行 第一行为 m n ，代表输入的是一个m * n的数组 第二行为一串m * n个用空格分隔的整数，每连续n个数代表一行，以此类推，对应的值代表对应的网格是空旷位置，还是水源，还是障碍物 第三行是 i j ，代表需要计算的array[i][j]的水流大小

根据描述的要求，可以使用广度优先搜索（BFS）来计算某个位置的水流大小。首先需要构建一个辅助矩阵来记录水流大小，初始值为0。然后从水源位置开始进行BFS，每次向上下左右四个方向扩展，如果遇到空旷位置且水流大小还未更新，则更新水流大小并将该位置加入到BFS队列中。最终输出目标位置的水流大小。

以下是实现该功能的Python代码：

from collections import deque

def calculate_water_flow(array, target):
    m, n = len(array), len(array[0])
    water_flow = [[0] * n for _ in range(m)]
    dx = [-1, 1, 0, 0]  # 上下左右四个方向的行坐标偏移量
    dy = [0, 0, -1, 1]  # 上下左右四个方向的列坐标偏移量

    # 解析输入的数组
    grid = []
    for i in range(m):
        row = list(map(int, array[i].split()))
        grid.append(row)

    # 解析目标位置
    target_row, target_col = map(int, target.split())

    # 找到水源位置
    source_row, source_col = None, None
    for i in range(m):
        for j in range(n):
            if grid[i][j] > 1:  # 水源的值大于1
                source_row, source_col = i, j
                break

    # 如果没有水源位置或目标位置为障碍物，则返回0
    if source_row is None or grid[target_row][target_col] == 1:
        return 0

    # BFS遍历
    queue = deque([(source_row, source_col)])  # BFS队列
    while queue:
        curr_row, curr_col = queue.popleft()
        for k in range(4):
            next_row = curr_row + dx[k]
            next_col = curr_col + dy[k]
            if 0 <= next_row < m and 0 <= next_col < n and grid[next_row][next_col] != 1 and water_flow[next_row][next_col] == 0:
                water_flow[next_row][next_col] = water_flow[curr_row][curr_col] + 1
                queue.append((next_row, next_col))

    return water_flow[target_row][target_col]


# 示例输入
m, n = map(int, input().split())
array_input = input().split()
target_input = input()

# 调用函数并输出结果
result = calculate_water_flow(array_input, target_input)
print(result)

你可以按照以下格式输入示例输入和目标位置：

3 4
0 0 1 0 0 2 0 0 0 1 0 1
2 3

然后程序将输出目标位置的水流大小。