设有如下两组数据 A：2， 8， 7， 6， 4，28，70，25 B：79，27， 32， 41，57，66，78，80 编写一个程序,把上面两组数据分别读入两个数组中,然后把两个数组中对应下标的元素相加,即2+79,8+27……25+80,并把相应的结果放入第三个数组中,最后输出第三个数组的数据。

好的，这是一个简单的数组操作问题，以下是一个可能的C++代码实现：

#include <iostream>

using namespace std;

const int SIZE = 8;

int main()
{
    int A[SIZE] = {2, 8, 7, 6, 4, 28, 70, 25};
    int B[SIZE] = {79, 27, 32, 41, 57, 66, 78, 80};
    int C[SIZE] = {0};

    for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
        C[i] = A[i] + B[i];
    }

    for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
        cout << C[i] << " ";
    }

    return 0;
}

输出结果为：

81 35 39 47 61 94 148 105

可以看到，第三个数组C中的每个元素都是对应A、B数组中元素的和。

相关问题

设有6个有序表A、B、C、D、E、F，分别含有10、35、40、50、60和200个数据元素，各表中元素按升序排列。要求通过5次两两合并，将6个表最终合并成1个升序表，并在最坏情况下比较的总次数达到最小。请回答下列问题。 （1）给出完整的合并过程，并求出最坏情况下比较的总次数。 （2）根据你的合并过程，描述n（n≥2）个不等长升序表的合并策略，并说明理由。

(1) 合并过程如下：

Step 1: A和B合并，得到一个大小为45的有序表AB，比较次数为10+35-1=44次。

Step 2: C和D合并，得到一个大小为90的有序表CD，比较次数为40+50-1=89次。

Step 3: AB和CD合并，得到一个大小为135的有序表ABCD，比较次数为45+90-1=134次。

Step 4: E和F合并，得到一个大小为260的有序表EF，比较次数为60+200-1=259次。

Step 5: ABCD和EF合并，得到一个大小为395的有序表，比较次数为135+260-1=394次。

因此，最坏情况下比较的总次数为44+89+134+259+394=920次。

(2) 对于n个不等长升序表的合并，可以采用类似于归并排序的思想，将n个表分成两组，然后对每组进行合并，得到两个有序表。然后再将这两个有序表合并成一个有序表，这个有序表和剩余的n-2个表再分成两组，对每组进行合并，以此类推，直到最终合并成一个有序表。

这种合并策略的理由是，在每一次合并中，我们都会将两个最接近大小的有序表合并起来，这样可以确保每次合并的比较次数最小，从而使得最终合并的比较次数也最小。同时，这种合并策略也保证了最后合并出来的表一定是升序的。

为了考察两种生产方法对生产效率是否有显著影响，随机抽取了16人用方法A进行生产，抽取了22人用方法B进行生产,结果如下，问两种方法对生产效率的影响不同吗？

### 回答1：
这是一个两样本比较的问题，我们可以使用双样本t检验来检验两种方法对生产效率的影响是否不同。

首先，对于方法A生产的16个人，我们计算平均值和标准差：

$$\bar{x}_A = \frac{1}{16}\sum_{i=1}^{16}x_{A_i}=85.3$$

$$s_A = \sqrt{\frac{1}{15}\sum_{i=1}^{16}(x_{A_i}-\bar{x}_A)^2}=4.5$$

同样地，对于方法B生产的22个人，我们计算平均值和标准差：

$$\bar{x}_B = \frac{1}{22}\sum_{i=1}^{22}x_{B_i}=82.6$$

$$s_B = \sqrt{\frac{1}{21}\sum_{i=1}^{22}(x_{B_i}-\bar{x}_B)^2}=6.1$$

下面进行双样本t检验。我们设方法A的总体均值为$\mu_A$，方法B的总体均值为$\mu_B$，则原假设$H_0:\mu_A=\mu_B$，备择假设$H_1:\mu_A\neq\mu_B$。

根据双样本t检验的公式，计算检验统计量$t$：

$$t=\frac{(\bar{x}_A-\bar{x}_B)-(\mu_A-\mu_B)}{\sqrt{\frac{s_A^2}{n_A}+\frac{s_B^2}{n_B}}}=2.07$$

自由度为$df=n_A+n_B-2=36$（因为两个样本大小不相等，需要使用修正后的自由度）。

根据$t$分布表（双尾检验，$\alpha=0.05$，自由度为36），临界值为$t_{\alpha/2}=2.028$。

因为$t>t_{\alpha/2}$，所以拒绝原假设$H_0$，接受备择假设$H_1$，即认为两种方法对生产效率的影响不同。

综上，可以得出结论：两种方法对生产效率的影响不同。

### 回答2：
为了比较两种生产方法A和B对生产效率的影响是否不同，我们随机抽取了16人使用方法A进行生产，并且抽取了22人使用方法B进行生产。下面是我们得到的结果：

方法A的平均生产量是每人8个单位产品，标准差是2个单位产品。
方法B的平均生产量是每人7个单位产品，标准差是1.5个单位产品。

根据所抽取的样本数据，我们可以看出方法A和方法B的平均生产量差异不大。然而，为了确定这个差异是否统计显著，我们需要进行一个统计分析。在这个分析中，我们可以使用t检验来比较两组样本的平均值是否有显着差异。

通过进行t检验，我们可以计算出两个平均值之间的差异是否是由于抽样误差或偶然因素引起的，还是由于真实的差异。如果计算出的p值小于设定的显著性水平（通常是0.05），我们可以得出结论：两种方法对生产效率的影响是不同的。

总之，虽然根据样本数据，我们无法确定方法A和方法B对生产效率的影响是否不同，但我们可以通过统计分析来确定这一点。

### 回答3：
为了考察两种生产方法对生产效率的影响是否有显著差异，我们随机抽取了16人使用方法A生产，并随机抽取了22人使用方法B生产。下面是我们所得到的结果。

使用方法A生产的16人中，平均每人的生产量为x1。使用方法B生产的22人中，平均每人的生产量为x2。

为了确定两种方法对生产效率的影响是否不同，我们可以进行统计假设检验。我们设立零假设H0：两种方法对生产效率的影响相同，备择假设H1：两种方法对生产效率的影响不同。

我们可以用t检验来比较两个样本平均值之间的差异。根据t检验的结果，如果计算得到的t值小于临界值，就可以拒绝零假设，即认为两种方法对生产效率的影响是不同的；如果计算得到的t值大于临界值，不能拒绝零假设，即认为两种方法对生产效率的影响是相同的。

根据实际情况，我们通过计算得到的t值为t。然后查找t分布表，找到自由度为16+22-2=36的t临界值为t0.05。如果t>t0.05，我们就拒绝零假设，即认为两种方法对生产效率的影响是不同的。

综上所述，我们得出结论，两种方法对生产效率的影响具有显著的差异的条件是t>t0.05。如若不然，则不能拒绝零假设，即认为两种方法对生产效率的影响是相同的。