if else if是怎么执行的

时间: 2024-06-16 13:03:25 浏览: 61
if else if语句是一种多条件判断的语句,也被称为"else if ladder"。它的执行方式是按照条件的顺序逐个判断,直到找到第一个满足条件的分支,然后执行该分支的代码块。如果没有任何条件满足,那么会执行else语句的代码块。 下面是一个示例,演示了if else if语句的执行过程[^1]: ```python num = 5 if num > 0: print("Number is positive") elif num < 0: print("Number is negative") else: print("Number is zero") ``` 在这个示例中,首先判断`num > 0`,如果条件满足,则执行对应的代码块并结束。如果条件不满足,则继续判断`num < 0`,如果条件满足,则执行对应的代码块并结束。如果前两个条件都不满足,则执行else语句的代码块。
相关问题

if if else执行顺序

if-else语句在编程中的执行顺序基于其结构。基本流程如下: 1. 首先,程序会检查`if`条件是否为真(即非零、非空或非False)。如果条件满足,那么控制流将进入`if`块中的代码,执行这部分的指令。 2. 如果`if`条件不成立,则会继续检查`else`部分是否存在。如果`else`存在,那么不论`if`条件如何,都会执行`else`后面的代码块,除非`else if`(在某些语言中可用)或后续嵌套的`if`条件匹配。 3. 如果`if`和`else`都不存在,或者`if`后的代码执行完毕,程序将继续查找更深层的嵌套`if`语句,依此类推。 需要注意的是,`else if`(或者其他类似语法,如JavaScript的`else if...else`)允许在单个`if-else`结构中提供多个条件检查,每个`elif`分支在前一个条件未满足时检查。

if else不执行else

在if-else语句中,如果if条件成立,则执行if语句块中的代码,否则执行else语句块中的代码。如果不想执行else语句块中的代码,可以使用if语句后面不跟else语句的形式。例如: ```java if (条件) { // 若条件成立,则执行这里的代码 } // 如果条件不成立,则不执行任何代码 ``` 如果在if语句后面不跟else语句,那么当条件不成立时,程序会直接跳过if语句块,继续执行后面的代码。这种情况下,else语句块中的代码不会被执行。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

C语言 if else 语句详细讲解

在C语言中,`if else`语句是条件控制结构的基础,它允许程序根据特定条件执行不同的代码路径。本文将深入讲解`if else`语句的用法,并通过实例来帮助初学者理解。 首先,`if`语句用于检查一个条件表达式的值。如果...
recommend-type

Python中if elif else及缩进的使用简述

`else` 语句则提供了在所有 `if` 和 `elif` 条件都不满足时执行的代码块。这是流程控制的一种“最后的手段”,当没有其他条件满足时执行: ```python if condition1: # 当condition1为真时执行的代码 elif ...
recommend-type

数理方法习题 前六章.pdf

数理方法习题 前六章
recommend-type

某大型制造企业IT蓝图规划及实施路线.pptx

某大型制造企业IT蓝图规划及实施路线.pptx
recommend-type

LCD1602液晶显示汉字原理与方法

"LCD1602液晶显示器在STM32平台上的应用,包括汉字显示" LCD1602液晶显示器是一种常见的字符型液晶模块,它主要用于显示文本信息,相较于七段数码管,LCD1602提供了更丰富的显示能力。这款显示器内部包含了一个字符发生器CGROM,预存了160多个字符,每个字符都有对应的固定代码。例如,大写字母"A"的代码是01000001B,对应的十六进制值是41H,当向液晶发送41H时,就会显示字符"A"。 在STM32微控制器上使用LCD1602,通常涉及以下几个关键点: 1. CGRAM(用户自定义字符区):如果要显示非预设的字符,如汉字,就需要利用CGRAM区。这个区域允许用户自定义64字节的字符点阵,每个字符由8个字节的数据组成,因此能存储8组自定义字符。CGRAM的地址分为0-7、8-15等,每组对应一个显示编码(00H-07H)。 2. DDRAM(字符显示地址数据存储器):这是实际存放待显示字符的位置。通过写入特定地址,可以控制字符在屏幕上的位置。 3. CGROM(字符发生存储器):内含预设的字符点阵,用于生成默认的字符。 4. 显示点阵大小:LCD1602的标准点阵大小是5*8,但通常汉字的点阵至少为8*8。要显示5*8的汉字,只需裁剪掉8*8点阵的前三列。 5. 自定义汉字显示:首先需要对汉字进行取模,获取5*8的点阵数据,然后将这些数据写入CGRAM的相应位置。在显示时,通过调用对应的CGRAM编码,即可在屏幕上显示出自定义的汉字。 例如,要显示"你好"这两个汉字,需要分别提取它们的5*8点阵数据,并写入CGRAM的两组地址。由于CGRAM的64字节容量,最多可以定义8个这样的自定义字符。显示时,先定位到合适的DDRAM地址,然后发送对应CGRAM编码,就能完成汉字的显示。 在STM32的程序设计中,需要编写相应的驱动函数来控制LCD1602的初始化、数据写入、地址设置等操作。通常会使用RS(寄存器选择)、RW(读写信号)、E(使能)和D0-D7(数据线)等接口信号来与LCD1602通信。 LCD1602液晶显示器在STM32上的应用涉及字符编码、自定义字符的创建与存储以及数据传输机制。通过理解和熟练掌握这些知识点,开发者可以实现各种复杂的信息显示功能。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

彻底解决Oracle数据库增删改查操作故障:常见错误和解决方案

![彻底解决Oracle数据库增删改查操作故障:常见错误和解决方案](https://img-blog.csdnimg.cn/8c82ead6070d4b7da322b0b4a320b417.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBAd2VpeGluXzU5MDQ4NzQ3,size_20,color_FFFFFF,t_70,g_se,x_16) # 1. Oracle数据库增删改查操作概述 Oracle数据库增删改查(CRUD)操作是数据库管理系统中最基本和最重
recommend-type

graphics绘制图形怎么设置大小

在`System.Drawing`库中,`Graphics`对象本身并没有直接提供设置图形大小的方法,因为它主要用于实际绘图操作而非管理图形尺寸。但是,你可以通过控制绘图区域(如`Rectangle`或`SizeF`)的大小来间接影响绘制内容的大小。以下是两个常见的情况: 1. **在画布上绘制**: - 如果你在创建`Graphics`对象时传递了一个`GraphicsDevice`,这个设备通常与某个窗口或图像关联。你可以调整窗口或图片的大小来改变绘图区大小,进而影响绘制的内容。 2. **绘制特定尺寸的图形**: - 使用`DrawImage`或`DrawString`方
recommend-type

word2vec算法详解:从CBOW到Skip-gram

"word2vec算法梳理" 在自然语言处理领域,word2vec是一种著名的算法,它能够学习到词的向量表示,使得语义相似的词在向量空间中距离相近。word2vec主要分为两种模型:Continuous Bag of Words (CBOW) 和 Continuous Skip-gram Model。本文主要梳理了基于Skip-gram的word2vec算法。 1. Skip-gram模型概述: Skip-gram模型的目标是通过当前词(中心词)预测其上下文词(上下文窗口内的词)。它的主要优化点在于减少了传统神经语言模型的计算复杂性,特别是隐层与输出层之间的矩阵运算以及输出层的归一化操作。 2. Skip-gram模型结构: - 输入层:输入层仅包含当前样本的中心词,每个词都由一个固定长度的词向量表示,维度为\(d\)。 - 投影层:这一层将输入层的所有词向量进行求和,形成一个单一的向量,用于后续的预测计算。 - 输出层:输出层对应于一个词汇树,这个树的叶子节点是语料库中出现的词,非叶子节点则根据词的频率构建。树的结构有助于高效地查找和计算上下文词的概率。 3. 梯度计算与参数更新: 在Skip-gram模型中,目标是最大化中心词到上下文词的概率。梯度计算涉及到从根节点到目标词的路径,路径上的每个节点都有对应的编码和向量。模型采用随机梯度上升法优化目标函数。对于词向量\(w_i\)的更新,是根据所有上下文词的梯度计算结果进行的。而投影层的参数更新则相对简单,通常采取直接取所有词向量的叠加平均。 4. 算法伪代码: 在训练过程中,word2vec算法会迭代地更新词向量和树结构中的参数,以逐渐提高预测准确性和模型性能。每个迭代步骤涉及对词典中每个词进行处理,计算其与上下文词的梯度,然后更新相关参数。 5. CBOW与Skip-gram对比: CBOW模型与Skip-gram的主要区别在于预测方向,CBOW是通过上下文词来预测中心词,而Skip-gram则是反过来。CBOW通常在训练速度上较快,但Skip-gram在捕捉长距离的依赖关系和稀有词的语义上有优势。 通过word2vec,我们可以得到高质量的词向量,这些向量可以用于各种NLP任务,如文本分类、情感分析、机器翻译等,极大地提升了这些任务的性能。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依