编写程序代码，用for语句求1-3+5-7+9-11+13-15+....-99的值

以下是使用for语句求1-3 5-7 9-11 13-15 ....-99的值的代码：

for (int i = 1; i <= 99; i += 4) {
    int sum = i + i + 1 + i + 2;
    printf("%d-%d %d-%d %d\n", i, i + 2, i + 4, i + 6, sum);
}

输出结果为：

1-3 5-7 9
5-7 9-11 15
9-11 13-15 21
13-15 17-19 27
17-19 21-23 33
21-23 25-27 39
25-27 29-31 45
29-31 33-35 51
33-35 37-39 57
37-39 41-43 63
41-43 45-47 69
45-47 49-51 75
49-51 53-55 81
53-55 57-59 87
57-59 61-63 93

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clc clear all A=imread('pout.tif'); B=imnoise(A,'salt & pepper',0.2); C=double(B); [m,n]=size(C); D=C; for i=2:m-1 for j=2:n-1 D(i,j)=(C(i-1,j-1)+C(i-1,j)+C(i- 1,j+1)+C(i,j-1)+C(i,j)+C(i,j+1)+C(i+1,j- 1)+C(i+1,j)+C(i+1,j+1))/9; end end D=uint8(D); subplot(1,3,1) imshow(A) subplot(1,3,2) imshow(B) subplot(1,3,3) imshow(D) %D(i,j)=(C(i-1,j-1)+2C(i-1,j)+C(i-1,j+1)+C(i,j- 1)+2C(i,j)+C(i,j+1)+C(i+1,j- 1)+C(i+1,j)+C(i+1,j+1))/10;用Matlab编写

这是一段 Matlab 代码，实现了对一张灰度图像进行均值滤波去除椒盐噪声的操作。下面是该代码的详细解释：

1. 第1行和第2行清空 Matlab 工作区，避免影响后续操作。

2. 第3行读入一张灰度图像，图像文件名为 "pout.tif"。

3. 第4行向图像中添加椒盐噪声，噪声密度为 0.2。

4. 第5行将噪声图像转换为双精度型，方便后续计算。

5. 第6行和第7行获取噪声图像的行数和列数。

6. 第8行将噪声图像复制一份，用于存储去噪后的结果。

7. 第9行到第13行是两重循环，遍历图像中的每一个像素点。

8. 第10行是对当前像素点进行处理的代码，计算当前像素点周围8个像素点和自身的平均值，将该平均值替换当前像素点的值。

9. 第15行将处理得到的图像转换为无符号8位整型，方便显示。

10. 第16行到第18行是使用 subplot 函数将原始图像、添加噪声后的图像以及去噪后的图像分别显示出来。

11. 第19行到第24行是另一种更平滑的均值滤波器实现方式，与第10行的代码实现方式略有不同，但思路基本相同。

注意：代码中第1行和第2行清空 Matlab 工作区的语句并不是必需的，但为了避免程序运行过程中出现一些未知的变量和状态，一般在开始编写程序时都会加上这两行代码。