2. 简答题 输入圆柱的高和半径,求圆柱的体积。定义和调用函数Cylinder(r, h)计算体积。

时间: 2024-03-23 12:39:44 浏览: 18
这道题要求我们输入圆柱的高和半径,然后通过调用函数Cylinder计算圆柱的体积。下面是详细的解答过程: 首先,我们需要定义一个Cylinder函数来计算圆柱的体积,函数的输入参数是圆柱的底面半径r和高度h,返回值是圆柱的体积V。函数的实现方式与上一个问题中给出的函数Cylinder相同,代码如下: ``` double Cylinder(double r, double h) { double pi = 3.1415926; double V = pi * r * r * h; return V; } ``` 接下来,在主函数中,我们需要输入圆柱的半径和高度,并调用Cylinder函数计算圆柱的体积,最后输出结果。代码如下: ``` #include <iostream> using namespace std; double Cylinder(double r, double h) { double pi = 3.1415926; double V = pi * r * r * h; return V; } int main() { double r, h; cout << "请输入圆柱的半径和高度:" << endl; cin >> r >> h; double V = Cylinder(r, h); cout << "圆柱的体积为:" << V << endl; return 0; } ``` 运行程序后,输入圆柱的半径和高度,程序会自动计算圆柱的体积并输出。
相关问题

C语言输入圆柱的高和半径,求圆柱的体积。定义和调用函数Cylinder(r, h)计算体积。

下面是一种可能的实现方式: ```c #include <stdio.h> // 计算圆柱体积的函数 double Cylinder(double r, double h) { const double pi = 3.14159265358979323846; return pi * r * r * h; } int main() { double r, h, volume; printf("请输入圆柱的半径和高:"); scanf("%lf %lf", &r, &h); volume = Cylinder(r, h); printf("圆柱体积为:%lf\n", volume); return 0; } ``` 首先,我们定义了一个函数 `Cylinder`,它接受两个参数 `r` 和 `h`,分别表示圆柱的半径和高。函数内部使用公式 $\pi r^2 h$ 计算圆柱的体积,并返回结果。 在 `main` 函数中,我们先提示用户输入圆柱的半径和高,然后调用 `Cylinder` 函数计算体积,并将结果存入 `volume` 变量中。最后输出结果即可。 注意,我们在函数内部使用了一个常量 `pi`,用来存储 $\pi$ 的值,这样可以让代码更加清晰易懂。同时,我们也可以使用 `M_PI` 宏定义来代替手动写出 $\pi$ 的值,例如: ```c #include <math.h> // ... const double pi = M_PI; ``` 这需要包含头文件 `<math.h>`。

输入圆柱体的高和半径,求圆柱体积。要求定义和调用函数cylinder (r, h )计算圆柱体的体积。

好的,以下是用中文回复: 题目要求输入圆柱体的高和半径,然后计算圆柱体的体积。我们可以定义一个函数cylinder (r, h ),其中r表示圆柱体的半径,h表示圆柱体的高,函数返回圆柱体的体积。在主程序中,我们可以调用这个函数来计算圆柱体的体积。 函数的定义如下: def cylinder(r, h): pi = 3.1415926 volume = pi * r * r * h return volume 在主程序中,我们可以这样调用函数: r = float(input("请输入圆柱体的半径:")) h = float(input("请输入圆柱体的高:")) volume = cylinder(r, h) print("圆柱体的体积为:", volume) 这样就可以计算出圆柱体的体积了。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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