#include<stdio.h> #define M 4 #define N 5 int fun( int a [M][N]) { int i,j,sum=0; for(i=0;i<M;i++) for(j=0;j<N;j++) if(i==0||i==M-1||j==0||j==N-1) /*只要下标中有一个为0或M-1或N-1,则它一定是周边元素*/ sum=sum+a[i][j]; /*将周边元素相加*/ return sum; } void main() { int aa[M][N]={{1,3,5,7,9},{2,9,9,9,4},{6,9,9,9,8},{1,3,5,7,0}}; int i, j, s; printf ("二维数组中的值为:\n "); for(i=0;i<M;i++) {for (j=0; j<N;j++) printf("%6d ",aa[i][j]); printf("\n "); } s=fun(aa); printf("\n二维数组周边元素之和: %d\n ",s); printf("\n "); }这个程序的优缺点

时间: 2024-04-28 15:26:15 浏览: 30
优点: 1. 程序简单易懂,逻辑清晰。 2. 定义了宏常量M和N,易于维护和修改。 3. 使用了函数封装,增加了代码的可读性和可维护性。 缺点: 1. 函数fun只能处理M和N都为正整数的二维数组,对于其他情况需要进行修改。 2. 函数fun只能计算二维数组周边元素之和,无法处理其他需求。 3. 没有进行输入数据的检查,当输入的二维数组不符合要求时会出现错误。
相关问题

完成以下C语言代码功能:将主函数中输入的字符串反序存放。#include<stdio. h> #include<conio. h> #include(string. h> #define N 50 void fun(char *str, int n)

我可以提供一个示例代码:#include <stdio.h> #include <string.h>int main () { char str[100], temp; int i, j; printf("输入一个字符串: "); gets(str); j = strlen(str) - 1; for (i = 0; i < j; i++, j--) { temp = str[i]; str[i] = str[j]; str[j] = temp; } printf("反序后的字符串: %s", str); return 0; }

#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include<string.h> #define N 10 void fun(char c,char a[ ]) { int i; char min=0; a[min]=a[0]; for(i=1;a[i]!='\0';i++) { if(a[i]<a[min]) min=i; } a[min+1]=c; for(i=strlen(a);i>min+1;i--) a[i]=a[i-1]; } int main() { char a[100],c; scanf("%c%s",&c,a); fun(c,a); puts(a); system("pause"); return 0; }这个有什么错误吗

这个程序存在一些问题: 1. 在读取输入时,应该使用 `%s%c` 而不是 `%c%s`,因为 `%c` 会将空格和换行符也读入,而 `%s` 只会读取非空格和非换行符的字符。 2. 函数 `fun` 中的 `a[min]=a[0]` 是多余的,因为 `a[0]` 的值不会改变。 3. 在插入新字符时,应该先将字符串末尾的 '\0' 向后移动一位,然后再将新字符插入到指定位置。 下面是修改后的代码: ```c #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define N 10 void fun(char c, char a[]) { int i; char min = 0; for (i = 1; a[i] != '\0'; i++) { if (a[i] < a[min]) min = i; } for (i = strlen(a); i > min; i--) { a[i] = a[i-1]; } a[min] = c; } int main() { char a[100], c; scanf("%s%c", a, &c); fun(c, a); puts(a); system("pause"); return 0; } ```

相关推荐

最新推荐

recommend-type

2024嵌入式大厂面经C++首创

2024嵌入式大厂面经C++首创提取方式是百度网盘分享地址
recommend-type

C++ 高性能爬虫代码,带UI

C++ 高性能爬虫代码,带UI
recommend-type

2024嵌入式面试资料裕日软件C笔试题

2024嵌入式面试资料裕日软件C笔试题提取方式是百度网盘分享地址
recommend-type

zigbee-cluster-library-specification

最新的zigbee-cluster-library-specification说明文档。
recommend-type

管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本:布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学,1996年。法语。NNT:电话:00345357HAL ID:电话:00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
recommend-type

MATLAB正态分布协方差分析:揭示正态分布变量之间的协方差

![MATLAB正态分布协方差分析:揭示正态分布变量之间的协方差](https://site.cdn.mengte.online/official/2021/11/20211128213137293.png) # 1. 正态分布概述 正态分布,又称高斯分布,是统计学中最重要的连续概率分布之一。它广泛应用于自然科学、社会科学和工程领域。 正态分布的概率密度函数为: ``` f(x) = (1 / (σ√(2π))) * exp(-(x - μ)² / (2σ²)) ``` 其中: - μ:正态分布的均值 - σ:正态分布的标准差 - π:圆周率 正态分布具有以下特性: - 对称性:
recommend-type

我正在开发一款个人碳足迹计算app,如何撰写其需求分析文档,请给我一个范例

为了更全面、清晰地定义个人碳足迹计算app的需求,需求分析文档应该包含以下内容: 1.项目简介:对该app项目的概述及目标进行说明。 2.用户分析:包括目标用户群、用户需求、行为等。 3.功能需求:对app的基本功能进行定义,如用户登录、数据录入、数据统计等。 4.非功能需求:对使用app的性能和质量等进行定义,如界面设计、数据安全、可扩展性等。 5.运行环境:包括app的开发环境和使用环境。 下面是一个范例: 需求分析文档 1. 项目简介 该app项目旨在为用户提供一款方便、易用、可定制的个人碳足迹计算平台,以促进环保和可持续性发展。 2. 用户分析 目标用户群:全球关
recommend-type

JSBSim Reference Manual

JSBSim参考手册,其中包含JSBSim简介,JSBSim配置文件xml的编写语法,编程手册以及一些应用实例等。其中有部分内容还没有写完,估计有生之年很难看到完整版了,但是内容还是很有参考价值的。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

MATLAB正态分布相关性分析:探索正态分布变量之间的关联

![MATLAB正态分布相关性分析:探索正态分布变量之间的关联](https://img-blog.csdnimg.cn/bd5a45b8a6e94357b7af2409fa3131ab.png) # 1. MATLAB中正态分布的理论基础 正态分布,又称高斯分布,是一种常见的概率分布,其概率密度函数为: ``` f(x) = (1 / (σ√(2π))) * e^(-(x-μ)² / (2σ²)) ``` 其中,μ表示正态分布的均值,σ表示标准差。正态分布具有以下特点: - **对称性:**正态分布的概率密度函数关于均值μ对称。 - **钟形曲线:**正态分布的概率密度函数呈钟形曲线