set @n=0; set @result=0; while @n<4 do set @n=@n+1; set@result= @result+ @n; end while; Select @result;

时间: 2024-04-27 19:25:42 浏览: 45
这是一段 MySQL 的 SQL 代码,其作用是计算从 1 到 4 的整数之和,结果为 10。 具体执行过程如下: 首先,将变量 n 的初始值设为 0,将变量 result 的初始值设为 0。 然后,进入 while 循环体,判断 n 是否小于 4,如果小于 4,则执行循环体内的语句。 循环体内的语句是将 n 加 1,并将 result 加上 n。 当 n 加到 4 时,跳出循环。 最后,使用 SELECT 语句输出 result 的值,即 1+2+3+4=10。 与之前的代码相比,这段代码使用了 while 循环来实现累加求和,但是在循环体内的语句执行顺序上与之前的代码有所不同。
相关问题

set @n=0; set @result=0; while @n<4 do set @result=@result+@n; set@n=@n+1; end while; Select @result;

这是一个MySQL的SQL语句,其作用是计算0到3的和。具体执行过程如下: 首先,将变量n的初始值设为0,将变量result的初始值设为0。 然后,进入循环体,判断n是否小于4,如果小于4,则执行循环体内的语句。 循环体内的语句是将result加上n,并将n加1。 当n加到4时,跳出循环。 最后,使用SELECT语句输出result的值,即0+1+2+3=6。 注意,这段代码是一个SQL语句,需要在MySQL数据库中执行才能得到正确的结果。

declare @1 int declare @sum int set @1=0 sek @sum=0 while @1<100 begin set @i =@i+1 if @i=55 CONTINUE else set @sum = @sum+@i end select @sum result;

您的代码有一些语法错误和逻辑错误。我来帮您修正一下: ```sql declare @i int declare @sum int set @i = 0 set @sum = 0 while @i < 100 begin set @i = @i + 1 if @i = 55 continue else set @sum = @sum + @i end select @sum as result; ``` 这样的话,代码就能正确执行了。它的功能是计算从 1 到 100 的整数和,但是在计算时会跳过数字 55。最后的结果会以 `result` 列名展示出来。
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优化下面代码class SparseMatrix: def __init__(self, row, col, num): self.row = row self.col = col self.num = num self.data = [] for i in range(num): self.data.append((0, 0, 0)) def set_value(self, i, j, value): if i < 0 or i >= self.row or j < 0 or j >= self.col: return False k = 0 while k < self.num and self.data[k][0] < i: k += 1 while k < self.num and self.data[k][0] == i and self.data[k][1] < j: k += 1 if k < self.num and self.data[k][0] == i and self.data[k][1] == j: self.data[k] = (i, j, value) else: self.data.insert(k, (i, j, value)) self.num += 1 def add(self, other): if self.row != other.row or self.col != other.col: return None i = j = k = 0 result = SparseMatrix(self.row, self.col, 0) while i < self.num and j < other.num: if self.data[i][0] < other.data[j][0] or ( self.data[i][0] == other.data[j][0] and self.data[i][1] < other.data[j][1]): result.set_value(self.data[i][0], self.data[i][1], self.data[i][2]) i += 1 elif self.data[i][0] == other.data[j][0] and self.data[i][1] == other.data[j][1]: result.set_value(self.data[i][0], self.data[i][1], self.data[i][2] + other.data[j][2]) i += 1 j += 1 else: result.set_value(other.data[j][0], other.data[j][1], other.data[j][2]) j += 1 while i < self.num: result.set_value(self.data[i][0], self.data[i][1], self.data[i][2]) i += 1 while j < other.num: result.set_value(other.data[j][0], other.data[j][1], other.data[j][2]) j += 1 return result A = SparseMatrix(3, 3, 2) A.set_value(0, 0, 1) A.set_value(1, 1, 2) B = SparseMatrix(3, 3, 2) B.set_value(0, 0, 2) B.set_value(1, 1, 3) # 计算 A+B C = A.add(B) # 输出结果 print("A:") for i in range(A.row): for j in range(A.col): print(A.data[i*A.col+j][2], end=" ") print() print("B:") for i in range(B.row): for j in range(B.col): print(B.data[i*B.col+j][2], end=" ") print() print("C:") for i in range(C.row): for j in range(C.col): print(C.data[i*C.col+j][2], end=" ") print()

下面的代码 参数证书路径 对应的证书需要是什么格式的 #include <openssl/ssl.h> #include <openssl/bio.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <unistd.h> #include <string.h> int https_request(const char* cert_file, const char* payload) { SSL_CTX* ctx = NULL; SSL* ssl = NULL; BIO* bio = NULL; int ret = -1; SSL_library_init(); ctx = SSL_CTX_new(SSLv23_client_method()); if(!ctx) { fprintf(stderr, "SSL_CTX_new failed!\n"); goto END; } if(SSL_CTX_load_verify_locations(ctx, cert_file, NULL) <= 0) { fprintf(stderr, "SSL_CTX_load_verify_locations failed!\n"); goto END; } if(SSL_CTX_use_certificate_file(ctx, cert_file, SSL_FILETYPE_PEM) <= 0) { fprintf(stderr, "SSL_CTX_use_certificate_file failed!\n"); goto END; } if(SSL_CTX_use_PrivateKey_file(ctx, cert_file, SSL_FILETYPE_PEM) <= 0) { fprintf(stderr, "SSL_CTX_use_PrivateKey_file failed!\n"); goto END; } bio = BIO_new_ssl_connect(ctx); if(!bio) { fprintf(stderr, "BIO_new_ssl_connect failed!\n"); goto END; } if(BIO_set_conn_hostname(bio, "www.example.com:https") <= 0) { fprintf(stderr, "BIO_set_conn_hostname failed!\n"); goto END; } BIO_get_ssl(bio, &ssl); if(!ssl) { fprintf(stderr, "BIO_get_ssl failed!\n"); goto END; } SSL_set_mode(ssl, SSL_MODE_AUTO_RETRY); if(BIO_do_connect(bio) <= 0) { fprintf(stderr, "BIO_do_connect failed!\n"); goto END; } if(SSL_get_verify_result(ssl) != X509_V_OK) { fprintf(stderr, "SSL_get_verify_result error!\n"); goto END; } if(BIO_write(bio, payload, strlen(payload)) <= 0) { fprintf(stderr, "BIO_write failed!\n"); goto END; } char buf[1024] = {0}; int n = 0; while((n = BIO_read(bio, buf, sizeof(buf))) > 0) { fwrite(buf, 1, n, stdout); } ret = 0; END: if(bio) { BIO_free_all(bio); } if(ctx) { SSL_CTX_free(ctx); } return ret; }

代码改进:import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs def distEclud(arrA,arrB): #欧氏距离 d = arrA - arrB dist = np.sum(np.power(d,2),axis=1) #差的平方的和 return dist def randCent(dataSet,k): #寻找质心 n = dataSet.shape[1] #列数 data_min = dataSet.min() data_max = dataSet.max() #生成k行n列处于data_min到data_max的质心 data_cent = np.random.uniform(data_min,data_max,(k,n)) return data_cent def kMeans(dataSet,k,distMeans = distEclud, createCent = randCent): x,y = make_blobs(centers=100)#生成k质心的数据 x = pd.DataFrame(x) m,n = dataSet.shape centroids = createCent(dataSet,k) #初始化质心,k即为初始化质心的总个数 clusterAssment = np.zeros((m,3)) #初始化容器 clusterAssment[:,0] = np.inf #第一列设置为无穷大 clusterAssment[:,1:3] = -1 #第二列放本次迭代点的簇编号,第三列存放上次迭代点的簇编号 result_set = pd.concat([pd.DataFrame(dataSet), pd.DataFrame(clusterAssment)],axis = 1,ignore_index = True) #将数据进行拼接,横向拼接,即将该容器放在数据集后面 clusterChanged = True while clusterChanged: clusterChanged = False for i in range(m): dist = distMeans(dataSet.iloc[i,:n].values,centroids) #计算点到质心的距离(即每个值到质心的差的平方和) result_set.iloc[i,n] = dist.min() #放入距离的最小值 result_set.iloc[i,n+1] = np.where(dist == dist.min())[0] #放入距离最小值的质心标号 clusterChanged = not (result_set.iloc[:,-1] == result_set.iloc[:,-2]).all() if clusterChanged: cent_df = result_set.groupby(n+1).mean() #按照当前迭代的数据集的分类,进行计算每一类中各个属性的平均值 centroids = cent_df.iloc[:,:n].values #当前质心 result_set.iloc[:,-1] = result_set.iloc[:,-2] #本次质心放到最后一列里 return centroids, result_set x = np.random.randint(0,100,size=100) y = np.random.randint(0,100,size=100) randintnum=pd.concat([pd.DataFrame(x), pd.DataFrame(y)],axis = 1,ignore_index = True) #randintnum_test, randintnum_test = kMeans(randintnum,3) #plt.scatter(randintnum_test.iloc[:,0],randintnum_test.iloc[:,1],c=randintnum_test.iloc[:,-1]) #result_test,cent_test = kMeans(data, 4) cent_test,result_test = kMeans(randintnum, 3) plt.scatter(result_test.iloc[:,0],result_test.iloc[:,1],c=result_test.iloc[:,-1]) plt.scatter(cent_test[:,0],cent_test[:,1],color = 'red',marker = 'x',s=100)

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