编写一个一元二次的方程求解c++程序

时间: 2024-05-14 21:14:59 浏览: 11
以下是Python语言的代码实现: ```python import math a = float(input("请输入一元二次方程的系数a:")) b = float(input("请输入一元二次方程的系数b:")) c = float(input("请输入一元二次方程的系数c:")) delta = b**2 - 4 * a * c if delta < 0: print("方程无实数解") elif delta == 0: x = -b / (2 * a) print(f"方程的解为:x={x}") else: x1 = (-b + math.sqrt(delta)) / (2 * a) x2 = (-b - math.sqrt(delta)) / (2 * a) print(f"方程的两个实数解为:x1={x1},x2={x2}") ``` 程序实现了输入一元二次方程的系数a、b、c,然后根据判别式delta的值,分别输出方程的两个实数解或无实数解。其中,math.sqrt()函数用于计算平方根。
相关问题

一元二次方程求解c++

在c++中,可以通过编写函数来实现一元二次方程的求解。这个函数可以分成系数输入、方程求解、三角函数求解和结果输出四个部分。在输入系数后,可以使用求根公式计算方程的根,并根据根的情况输出不同的结果。以下是一个简单的c++代码实现一元二次方程的求解: ``` #include<iostream> #include<cmath> using namespace std; void solve(double a, double b, double c) { double delta = b * b - 4 * a * c; if (delta > 0) { double x1 = (-b + sqrt(delta)) / (2 * a); double x2 = (-b - sqrt(delta)) / (2 * a); cout << "方程有两个不等的实数根" << endl; cout << "x1=" << x1 << ",x2=" << x2 << endl; } else if (delta == 0) { double x = -b / (2 * a); cout << "方程有两个相等的实数根" << endl; cout << "x1=x2=" << x << endl; } else { cout << "方程无实数根" << endl; } } int main() { double a, b, c; cout << "请输入二次项系数a:"; cin >> a; cout << "请输入一次项系数b:"; cin >> b; cout << "请输入常数项c:"; cin >> c; solve(a, b, c); return 0; } ```

C++编写一元二次方程的解

以下是利用公式求解一元二次方程的 C 代码: ```c #include <stdio.h> #include <math.h> int main() { float a, b, c, discriminant, root1, root2; // 输入系数 printf("输入一元二次方程的系数:\n"); printf("a = "); scanf("%f", &a); printf("b = "); scanf("%f", &b); printf("c = "); scanf("%f", &c); // 计算判别式 discriminant = b * b - 4 * a * c; // 判断方程的根的情况 if (discriminant > 0) { root1 = (-b + sqrt(discriminant)) / (2 * a); root2 = (-b - sqrt(discriminant)) / (2 * a); printf("方程有两个实根:\n"); printf("root1 = %.2f\n", root1); printf("root2 = %.2f\n", root2); } else if (discriminant == 0) { root1 = root2 = -b / (2 * a); printf("方程有一个实根:\n"); printf("root1 = root2 = %.2f\n", root1); } else { printf("方程没有实根!\n"); } return 0; } ``` 注:该代码仅对实数根的情况进行了计算。如果需要计算复数根,需要进行额外的处理。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

Java实现求解一元n次多项式的方法示例

主要介绍了Java实现求解一元n次多项式的方法,涉及java高斯消元法处理矩阵运算解多项式的相关操作技巧,需要的朋友可以参考下
recommend-type

Python编程实现数学运算求一元二次方程的实根算法示例

主要介绍了Python编程实现数学运算求一元二次方程的实根算法,涉及Python数学运算求解方程的相关实现技巧,需要的朋友可以参考下
recommend-type

使用C++解一元三次方程的算法及分析

使用C++解一元三次方程的算法及分析,详细介绍了使用该算法的原理,简单易解
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
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

MATLAB正态分布协方差分析:揭示正态分布变量之间的协方差

![MATLAB正态分布协方差分析:揭示正态分布变量之间的协方差](https://site.cdn.mengte.online/official/2021/11/20211128213137293.png) # 1. 正态分布概述 正态分布,又称高斯分布,是统计学中最重要的连续概率分布之一。它广泛应用于自然科学、社会科学和工程领域。 正态分布的概率密度函数为: ``` f(x) = (1 / (σ√(2π))) * exp(-(x - μ)² / (2σ²)) ``` 其中: - μ:正态分布的均值 - σ:正态分布的标准差 - π:圆周率 正态分布具有以下特性: - 对称性:
recommend-type

我正在开发一款个人碳足迹计算app,如何撰写其需求分析文档,请给我一个范例

为了更全面、清晰地定义个人碳足迹计算app的需求,需求分析文档应该包含以下内容: 1.项目简介:对该app项目的概述及目标进行说明。 2.用户分析:包括目标用户群、用户需求、行为等。 3.功能需求:对app的基本功能进行定义,如用户登录、数据录入、数据统计等。 4.非功能需求:对使用app的性能和质量等进行定义,如界面设计、数据安全、可扩展性等。 5.运行环境:包括app的开发环境和使用环境。 下面是一个范例: 需求分析文档 1. 项目简介 该app项目旨在为用户提供一款方便、易用、可定制的个人碳足迹计算平台,以促进环保和可持续性发展。 2. 用户分析 目标用户群:全球关
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
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
recommend-type

MATLAB正态分布相关性分析:探索正态分布变量之间的关联

![MATLAB正态分布相关性分析:探索正态分布变量之间的关联](https://img-blog.csdnimg.cn/bd5a45b8a6e94357b7af2409fa3131ab.png) # 1. MATLAB中正态分布的理论基础 正态分布,又称高斯分布,是一种常见的概率分布,其概率密度函数为: ``` f(x) = (1 / (σ√(2π))) * e^(-(x-μ)² / (2σ²)) ``` 其中,μ表示正态分布的均值,σ表示标准差。正态分布具有以下特点: - **对称性:**正态分布的概率密度函数关于均值μ对称。 - **钟形曲线:**正态分布的概率密度函数呈钟形曲线