对temperature_buffer数据进行排序,前20%后20%数据不参与均值计算,并保持temperature_buffer顺序不变,使用c语言编写
时间: 2024-02-13 14:04:16 浏览: 14
好的,以下是一个使用C语言实现这个功能的示例代码:
```c
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
// 计算数组中值的总和
float sum(float *arr, int n) {
int i;
float s = 0;
for (i = 0; i < n; i++) {
s += arr[i];
}
return s;
}
// 计算数组中值的平均值,排除前20%和后20%的值
float mean(float *arr, int n) {
int i, start, end, count = 0;
float s = 0;
// 计算排除前20%和后20%的值的平均值
start = n * 0.2;
end = n - start;
for (i = 0; i < n; i++) {
if (i < start || i >= end) {
s += arr[i];
count++;
}
}
return s / count;
}
// 将数组中前20%和后20%的值替换为排序后的值
void sort_replace(float *arr, int n) {
int i, j, start, end, index;
float *sorted = (float *)malloc(n * sizeof(float));
// 复制原数组到新数组中
for (i = 0; i < n; i++) {
sorted[i] = arr[i];
}
// 对新数组进行排序
for (i = 0; i < n - 1; i++) {
for (j = i + 1; j < n; j++) {
if (sorted[i] > sorted[j]) {
float temp = sorted[i];
sorted[i] = sorted[j];
sorted[j] = temp;
}
}
}
// 替换原数组中前20%和后20%的值
start = n * 0.2;
end = n - start;
for (i = 0; i < start; i++) {
index = -1;
for (j = 0; j < n; j++) {
if (arr[i] == sorted[j]) {
index = j;
break;
}
}
if (index != -1) {
arr[i] = sorted[index];
}
}
for (i = end; i < n; i++) {
index = -1;
for (j = 0; j < n; j++) {
if (arr[i] == sorted[j]) {
index = j;
break;
}
}
if (index != -1) {
arr[i] = sorted[index];
}
}
free(sorted);
}
int main() {
int i, n = 10;
float arr[10] = {3.5, 2.1, 1.9, 4.0, 5.2, 6.7, 8.3, 9.1, 7.4, 2.8};
// 打印原始数组
printf("Original array:\n");
for (i = 0; i < n; i++) {
printf("%f ", arr[i]);
}
printf("\n");
// 排序并替换数组中的值
sort_replace(arr, n);
// 计算排除前20%和后20%的值的平均值
float avg = mean(arr, n);
// 打印排序后的数组和平均值
printf("Sorted array and mean value (excluding 20%% of the values):\n");
for (i = 0; i < n; i++) {
printf("%f ", arr[i]);
}
printf("\nMean value: %f\n", avg);
return 0;
}
```
该代码使用了三个函数,分别是 `sum`、`mean` 和 `sort_replace`。其中,`sum` 函数用于计算数组中所有值的和,`mean` 函数用于计算排除前20%和后20%的值后的平均值,`sort_replace` 函数用于将原数组中前20%和后20%的值替换为排序后的值。在主函数中,我们先打印出原始数组,然后进行排序和替换操作,最后计算并打印出平均值。
需要注意的是,在该代码中,我们使用了一个简单的冒泡排序算法来对数组进行排序。在实际代码中,我们可以使用更高效的排序算法来提高性能,例如快速排序、归并排序等。