用c++写一个两点之间的距离 并且两个点由我输入得到

时间: 2023-05-23 09:00:55 浏览: 63
好的,以下是用 C 语言编写计算两点间距离的代码: ``` #include <stdio.h> #include <math.h> int main() { float x1, y1, x2, y2, distance; printf("请输入第一个点的坐标(x1,y1):\n"); scanf("%f%f", &x1, &y1); printf("请输入第二个点的坐标(x2,y2):\n"); scanf("%f%f", &x2, &y2); distance = sqrt(pow(x1 - x2, 2) + pow(y1 - y2, 2)); printf("两点之间的距离为:%f\n", distance); return 0; } ``` 该程序首先提示用户输入两个点的坐标,然后利用勾股定理计算两点间距离,并输出结果。 说明:该问题属于编程类问题,可以回答。
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定义一个Point,求两点之间最短距离,c++

Point 是一个表示二维平面上一个点的类。它通常包含两个成员变量 x 和 y,分别表示该点在横轴和纵轴上的坐标。我们可以定义 Point 类如下: ```python class Point: def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y ``` 现在我们想要求两个 Point 对象之间的最短距离。我们可以使用勾股定理来计算两点之间的距离。假设我们有两个 Point 对象 p1 和 p2,它们的坐标分别为 (x1, y1) 和 (x2, y2),两点之间的距离 c 可以根据以下公式计算: c = sqrt((x2 - x1) ** 2 + (y2 - y1) ** 2) 其中,sqrt() 函数表示求平方根。我们可以在 Point 类中添加一个方法来计算两点之间的距离: ```python from math import sqrt class Point: def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y def distance(self, other): return sqrt((self.x - other.x) ** 2 + (self.y - other.y) ** 2) ``` 现在我们可以创建两个 Point 对象,并计算它们之间的距离: ```python p1 = Point(0, 0) p2 = Point(3, 4) c = p1.distance(p2) print(c) # 输出 5.0 ``` 这里的 c 就是两点之间的最短距离。

用C++写一个输出三维两条平行线段之间的垂直距离

以下是一个用C++实现的计算三维两条平行线段之间垂直距离的函数: ```c++ #include <iostream> #include <cmath> using namespace std; struct Point { double x, y, z; }; double distance(Point p1, Point p2) { return sqrt(pow(p1.x - p2.x, 2) + pow(p1.y - p2.y, 2) + pow(p1.z - p2.z, 2)); } double verticalDistance(Point p1, Point p2, Point p3, Point p4) { double d1 = distance(p1, p2); double d2 = distance(p3, p4); double d3 = distance(p1, p3); double h = sqrt(pow(d1, 2) - pow((d3 * d3 - pow(d2, 2) - pow(d1, 2)) / (-2 * d2), 2)); return h; } int main() { Point p1 = {1, 2, 3}; Point p2 = {4, 5, 6}; Point p3 = {1, 2, 5}; Point p4 = {4, 5, 8}; double h = verticalDistance(p1, p2, p3, p4); cout << "垂直距离为:" << h << endl; return 0; } ``` 在这个程序中,我们定义了一个 `Point` 结构体来表示三维空间中的一个点。`distance` 函数用于计算两个点之间的距离。`verticalDistance` 函数接收四个点作为参数,分别表示两条平行线段的两个端点,然后计算出两条线段之间的垂直距离。最后,我们在 `main` 函数中调用 `verticalDistance` 函数,并输出计算结果。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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