c语言初学者 有意思的编程题

时间: 2023-11-02 22:03:30 浏览: 59
以下是一些C语言初学者可能会觉得有趣的编程题: 1. 猜数字游戏:编写一个程序,让用户猜一个范围内的随机生成的整数,直到猜中为止。程序应根据用户的猜测给出提示,告诉用户是猜大了还是猜小了。 2. 九九乘法表:编写一个程序打印出九九乘法表,即从1乘1到9乘9的所有结果。 3. 排序算法:实现常见的排序算法,如冒泡排序、选择排序或插入排序,并通过程序验证其正确性。 4. 计算器:编写一个简单的计算器程序,可以接受两个操作数和一个运算符,然后根据运算符执行相应的数学运算并输出结果。 5. 石头剪刀布游戏:编写一个石头剪刀布游戏的程序,让用户选择石头、剪刀或布,并与计算机进行对战,判断输赢并输出结果。 6. 简易登录系统:编写一个简单的登录系统,要求用户输入用户名和密码,并进行验证,如果匹配则输出登录成功,否则输出登录失败。 7. 生成斐波那契数列:编写一个程序,使用循环或递归方式生成斐波那契数列的前n项,并输出结果。 8. 统计字符个数:编写一个程序,接受一个字符串和一个字符,统计该字符在字符串中出现的次数,并输出结果。 9. 找出最大值和最小值:编写一个程序,接受一组整数输入,并找出其中的最大值和最小值,并输出结果。 10. 简易图书管理系统:编写一个简易的图书管理系统,包括图书的增加、删除、查询等功能,并可以将图书信息存储在文件中。 以上这些编程题可以帮助初学者巩固基本的编程知识和技能,并提高对C语言的理解和应用能力。
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c语言初学者期末大作业

C语言是一门基础而重要的编程语言,对于初学者来说,期末大作业是考验自己掌握程度的重要机会。在选择题目时,建议考虑个人兴趣和已学知识的结合,确保能够完成一个有挑战性但不过于困难的作品。 在开始编程之前,需要认真阅读题目要求和需求,明确每个功能的要求和实现方式。在编写代码时,要注意代码规范和注释,以便自己和他人能够更好地理解代码的意图和实现方法。 针对初学者,可以选择一些基础项目来完成,如计算器、学生成绩管理系统、简单的图书管理系统等。这些项目可以考虑加入一些个性化的设计和功能,如界面美化、学生成绩趋势分析、图书分类统计等。 除了完成代码编写,也要考虑到项目的测试和维护,对于错误和不足进行及时修正和改进。这样既能加强自己的编程技能,又可以提高代码的质量和易用程度。 总之,期末大作业是展示自己对C语言编程能力的机会,要充分发掘自己的潜力,在充分理解题目需求的基础上,不断尝试和实践,经过自己的努力找到最佳实现方案。

c语言新手必刷编程50题

C语言作为一门广泛应用的编程语言,学习它对于新手来说是很有必要的。为了更好地掌握C语言的基本概念和编程技巧,新手可以尝试刷编程50题。以下是一些理由: 首先,刷编程题可以帮助新手熟悉C语言的语法规则和常用函数。通过解决各种不同类型的编程问题,新手可以加深对C语言的理解,并培养编程思维和逻辑思维能力。 其次,刷编程题可以帮助新手锻炼编程的实践能力。学习编程语言不仅仅是理论的学习,更需要通过实践来提高。通过解决编程题目,新手可以学习如何将问题分解为更小的子问题,如何设计实现算法和数据结构,并加深对编程的实践经验。 此外,刷编程题还有助于新手了解常见的编程模式和技巧。在解决编程问题的过程中,新手可以接触到各种常见的编程模式,如循环、条件判断、递归等,并学习如何运用这些模式来解决实际问题。 最后,刷编程题可以提高新手的自信心。通过解决一系列编程问题,新手可以逐渐掌握C语言的基本知识和编程技巧,从而在编程能力上取得明显的进步。这种进步不仅可以帮助新手更好地完成后续的学习和项目,还可以增强新手在编程方面的自信心。 总而言之,刷编程50题对C语言新手来说是非常有益的。通过解决一系列编程问题,新手可以加深对C语言的理解,锻炼编程实践能力,掌握常见的编程模式和技巧,并提升自信心。因此,我强烈推荐C语言新手刷编程50题来加深对C语言的掌握。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

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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