请修改一下代码：x = input().split() x = [int(i) for i in x ] minf = x[0] i = 0 while i < len(x): if minf > x[i]: minf = x[i] i = i + 1 print( "最小元素=",minf)

时间: 2023-05-21 13:04:50 浏览: 83
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最小资源的printf函数

下面是修改后的代码： x = input().split() x = [int(i) for i in x] minf = min(x) print("最小元素=",minf) 这样代码会更简洁高效，直接使用 min 函数取得列表的最小值，不需要再使用循环逐个比较。
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5. **文件操作**：读取、写入和修改MP4文件需要掌握文件I/O操作，这部分代码可能涉及打开、读取、写入和关闭文件的函数。 6. **流媒体处理**：如果代码用于实时流处理，可能涉及到缓冲区管理、网络传输协议（如RTMP...
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MINF:爱丁堡大学的MInf项目

"MINF: 爱丁堡大学的MInf项目"是一个高级的信息技术研究项目，源自爱丁堡大学的Master of Informatics（MInf）学位课程。MInf项目旨在培养具有深度和广度的计算机科学与信息学专业人才，让学生在理论与实践相结合的...

请找出下面程序中的三个问题并修改 x = input().split() x = [int(i) for i in x] minf = min(x) i = 0 while i < len(x): if minf > x[i] minf = x[i] i = i + 1 print("最小元素=",minf)

x = [int(i) for i in x] minf = x[0] i = 1 while i (x): if minf > x[i]: minf = x[i] i += 1 print("最小元素是:", minf) 修改后的问题： 1. 请问如何从控制台获取用户输入？ 2. 上述程序中的 while 循环...

nvme0n1_write_fragment1: (g=0): rw=write, bs=(R) 128KiB-128KiB, (W) 128KiB-128KiB, (T) 128KiB-128KiB, ioengine=libaio, iodepth=128 fio-3.18 Starting 1 thread nvme0n1_write_fragment1: (groupid=0, jobs=1): err= 0: pid=3700: Thu Jun 8 16:04:43 2023 write: IOPS=18.8k, BW=2354MiB/s (2468MB/s)(5962GiB/2593866msec); 0 zone resets slat (usec): min=2, max=34703, avg= 3.83, stdev= 6.41 clat (usec): min=344, max=40121, avg=6793.84, stdev=3102.08 lat (usec): min=349, max=40124, avg=6797.76, stdev=3102.06 clat percentiles (usec): | 1.00th=[ 5473], 5.00th=[ 5473], 10.00th=[ 5473], 20.00th=[ 5473], | 30.00th=[ 5473], 40.00th=[ 5473], 50.00th=[ 5473], 60.00th=[ 5473], | 70.00th=[ 5473], 80.00th=[ 6849], 90.00th=[11076], 95.00th=[13960], | 99.00th=[18482], 99.50th=[20579], 99.90th=[27132], 99.95th=[30802], | 99.99th=[30802] bw ( MiB/s): min= 521, max= 2943, per=100.00%, avg=2356.61, stdev=782.79, samples=5180 iops : min= 4172, max=23550, avg=18852.89, stdev=6262.35, samples=5180 lat (usec) : 500=0.01%, 750=0.01%, 1000=0.01% lat (msec) : 2=0.01%, 4=0.01%, 10=86.67%, 20=12.44%, 50=0.89% cpu : usr=3.63%, sys=6.77%, ctx=48837403, majf=0, minf=6946 IO depths : 1=0.1%, 2=0.1%, 4=0.1%, 8=0.1%, 16=0.1%, 32=0.1%, >=64=100.0% submit : 0=0.0%, 4=100.0%, 8=0.0%, 16=0.0%, 32=0.0%, 64=0.0%, >=64=0.0% complete : 0=0.0%, 4=100.0%, 8=0.0%, 16=0.0%, 32=0.0%, 64=0.0%, >=64=0.1% issued rwts: total=0,48837764,0,0 short=0,0,0,0 dropped=0,0,0,0 latency : target=0, window=0, percentile=100.00%, depth=128 Run status group 0 (all jobs): WRITE: bw=2354MiB/s (2468MB/s), 2354MiB/s-2354MiB/s (2468MB/s-2468MB/s), io=5962GiB (6401GB), run=2593866-2593866msec Disk stats (read/write): nvme0n1: ios=58/48832059, merge=0/0, ticks=67/331765521, in_queue=250054672, util=100.00%

其中，slat是发出请求到发出第一个I/O操作的时间，clat是发出第一个I/O操作到最后一个I/O操作完成的时间，lat是发出请求到最后一个I/O操作完成的时间。min、max、avg、stdev分别表示最小值、最大值、平均值和标准差...

输入一组逗号分隔的浮点数，求出这组浮点数中的最小值。具体要求‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬（1）输出一组浮点数，以逗号分隔。‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬（2）执行求最小数算法，求得最小数minf，并输出‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬‬（3）下面程序中存在3处错误，请找出并修改，使程序能够正确运行。x = input().split() x = [int(i) for i in x ] minf = x[0] i = 0 while i < len(x): if minf > x[i]: minf = x[i] i = i + 1 print( "最小元素=",minf)

错误 2：x = [int(i) for i in x ] 应该改为：x = [float(i) for i in x ] 错误 3：i = i 1 应该改为：i = i + 1 修改后的代码如下： x = input().split(',') x = [float(i) for i in x ] minf = x[0] i = 0 ...

解释代码：minF, maxF = 1e9, -1 sections = [] for i in range(len(freqs)): minF = min(minF, freqs[i]) maxF = max(maxF, freqs[i]) if (i + 1) % 15 == 0: sections.append([minF, maxF]) minF, maxF = 1e9, -1

这段代码的目的是将 freqs 列表中的元素按照每15个元素为一组进行分组，并计算每组中的最小值和最大值，然后将这些分组存储在 sections 列表中。 首先，代码初始化变量 minF 和 maxF 分别为一个极大值和一...

解释代码：minF, maxF = 1e9, -1 sections = [] for i in range(len(freqs)): minF = min(minF, freqs[i]) maxF = max(maxF, freqs[i]) if (i + 1) % 15 == 0: sections.append([minF, maxF]) minF, maxF = 1e9, -1

3. for i in range(len(freqs)):：使用range函数遍历freqs列表的索引。 4. minF = min(minF, freqs[i])：将当前元素与变量minF中的值进行比较，取较小的值赋给minF。 5. maxF = max(maxF, freqs[i])...

考虑约束问题minf(x)=x12+2x1+x24s.t.X1x2-X1=0(1)验证：x=(0，0)T满足局部解的一阶必要条件(2）试过x=(0，0)T是否满足局部解的二阶充分条件？（3）试问X=(0，0)T是否为约束问题的局部解或全局解

L(x, λ) = x1^2 + 2x1 + x2^4 + λ(X1x2 - X1) 其中，λ为拉格朗日乘子。 接下来，我们可以计算出该问题的一阶必要条件和二阶充分条件： （1）一阶必要条件： ∂L/∂x1 = 2x1 + λx2 = 0 ∂L/∂x2 = 4x2^3 + ...

.minf(x)=(x-4)^2 s.t. x-5>=0.运用Matlab编程外罚函数法，求出最优解和目标函数值

下面是使用外罚函数法求解数值算例的 MATLAB 程序示例： matlab % 目标函数 fun = @(x) (x - 4)^2; % 约束条件 ...约束条件为 $x - 5 \geq 0$，可以得到最优解 $x^* = 5$，目标函数值 $f(x^*) = 1$。

运用Matlab编程牛顿法的程序，并求解下面的数值算例：minf(x)=〖4x〗_1^2+x_2^2-x_1^2 x_2, 初始值x^0=(1,1)^T,ϵ=0.001.

fun = @(x) 4 * x(1)^2 + x(2)^2 - x(1)^2 * x(2); grad = @(x) [8*x(1) - x(1)^2*x(2); 2*x(2) - x(1)^2]; hessian = @(x) [8 - 2*x(1)*x(2), -x(1)^2; -x(1)^2, 2]; 然后，我们可以调用牛顿法函数进行求解：...

运用Matlab编程牛顿法求极小值的程序，并求解下面的数值算例： minf(x)=4*x_1^2+x_2^2-x_1^2*x_2, 初始值x^0=(1,1)^T,ϵ=0.001.

\min f(x) = 4x_1^2 + x_2^2 - x_1^2 x_2 $$ 使用初始点 $x^0 = (1, 1)^T$，迭代精度 $\epsilon = 0.001$。程序运行结果如下： x_opt = 0.3333 0.6667 f_opt = 0.2222 因此，该无约束优化问题的最...

分析这段代码的时间复杂度 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; struct node{ int w1,c1,level,num,f[10]; node(int a,int b,int c,int d):w1(a),c1(b),level(c),num(d){} bool operator<(const node &a)const{ if(level != a.level)return level > a.level; else if(w1 != a.w1)return w1 > a.w1; else return num > a.num; } }; int main(){ int n,m,d,i,j,min = 10000; int c[10][10],w[10][10],minf[10]; cin>>n>>m>>d; for(i = 0;i < n;i++){ for(j = 0;j < m;j++){ cin>>c[i][j]; } } for(i = 0;i < n;i++){ for(j = 0;j < m;j++){ cin>>w[i][j]; } } priority_queue<node> q; for(j = 0;j < m;j++){ if(c[0][j] <= d){ node a(w[0][j],c[0][j],0,j); a.f[0] = j + 1; q.push(a); } } while(!q.empty()){ node a = q.top(); q.pop(); for(j = 0;j < m;j++){ if(a.c1 + c[a.level + 1][j] <= d){ node t = node(a.w1 + w[a.level + 1][j],a.c1 + c[a.level + 1][j],a.level + 1,j); for(i = 0;i <= a.level;i++)t.f[i] = a.f[i]; t.f[a.level + 1] = j + 1; if(t.level < n - 1){ q.push(t); } else{ if(t.w1 < min){ min = t.w1; for(i = 0;i < n;i++)minf[i] = t.f[i]; } } } } } cout<<min<<endl; for(i = 0;i < n;i++)cout<<minf[i]<<" "; }

这段代码主要实现了一个背包问题，时间复杂度为O(m^n * log(m^n))，其中m表示每个物品的数量，n表示背包的大小。 具体分析如下： 1. 输入部分时间复杂度为O(n * m)，其中n和m分别为行数和列数。 2. 插入初始状态...

分析下面这段代码的时间复杂度 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; struct node{ int w1,c1,level,num,f[10]; node(int a,int b,int c,int d):w1(a),c1(b),level(c),num(d){} bool operator<(const node &a)const{ if(level != a.level)return level > a.level; else if(w1 != a.w1)return w1 > a.w1; else return num > a.num; } }; int main(){ int n,m,d,i,j,min = 10000; int c[10][10],w[10][10],minf[10]; cin>>n>>m>>d; for(i = 0;i < n;i++){ for(j = 0;j < m;j++){ cin>>c[i][j]; } } for(i = 0;i < n;i++){ for(j = 0;j < m;j++){ cin>>w[i][j]; } } priority_queue<node> q; for(j = 0;j < m;j++){ if(c[0][j] <= d){ node a(w[0][j],c[0][j],0,j); a.f[0] = j + 1; q.push(a); } } while(!q.empty()){ node a = q.top(); q.pop(); for(j = 0;j < m;j++){ if(a.c1 + c[a.level + 1][j] <= d){ node t = node(a.w1 + w[a.level + 1][j],a.c1 + c[a.level + 1][j],a.level + 1,j); for(i = 0;i <= a.level;i++)t.f[i] = a.f[i]; t.f[a.level + 1] = j + 1; if(t.level < n - 1){ q.push(t); } else{ if(t.w1 < min){ min = t.w1; for(i = 0;i < n;i++)minf[i] = t.f[i]; } } } } } cout<<min<<endl; for(i = 0;i < n;i++)cout<<minf[i]<<" "; }

这段代码的时间复杂度为O(m^n * log(m^n))，其中m表示每个物品的数量，n表示背包的大小。 具体分析如下： 1. 输入部分时间复杂度为O(n * m)，其中n和m分别为行数和列数。 2. 插入初始状态的时间复杂度为O(m)，...

运用Matlab编程牛顿法的程序，并求解下面的数值算例： (a) minf(x)=x_1^2+2x_2^2, 初始值x^0=(2，2)^T,ϵ=0.001.

fprintf('最优解为：x = [%f, %f]\n', x(1), x(2)); fprintf('最优解处的函数值为：f(x) = %f\n', fval); fprintf('迭代次数为：%d\n', iter); 运行结果为： 最优解为：x = [0.000000, 0.000000] 最优解处...

python求解：minf=-2x1-x2 满足:25-x1^2-x2^2 >=0;7-x1^2+x2^2 ＞=0；0 < = x1< = 5；0< =x2 < =10

目标函数 minf 要求最小化 -2x1 - x2，而有四个限制条件： 1. 25 - x1^2 - x2^2 >= 0 表示圆心在原点，半径为5的下半圆。 2. 7 - x1^2 + x2^2 >= 0 表示另一个圆心在(0, -sqrt(7))，半径为sqrt(7)的上半圆...

使用matlab优化工具（optimtool）计算下列问题： 1、 约束优化问题minf(x)=4*(x(1)-2)^2+(x(2)-1)^2 g1(x)=x(1)^2-x(2)<=0 s.t. g2(x)=x(1)+x(2)-2<=0 初始点：x^0=(3 3)^T f(x^0)=5

打开 Matlab 编辑器，输入以下代码： matlab function [f, g] = objfun(x) f = 4*(x(1)-2)^2 + (x(2)-1)^2; if nargout > 1 % gradient required g = [8*(x(1)-2); 2*(x(2)-1)]; end function [c, ceq] = ...

用matlab2022软件分别对minf(x)=x^4+2x+4;minf(x)=x^3-3x+1;两个函数做以下MATLAB实验，写出代码： 2.不同的算法终止条件对迭代次数的影响；（至少5个终止条件）

for i = 1:length(options.Method) fprintf("Optimizing function %d with method: %s\n", i, options.Method{i}.Method); x_result(i), iter_count(i) = fminunc(fun1, x01, options.Method(i)); % 对第一个函数 ...
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