a. 以输入整型数据为主,输入后按“?”结束输入。 b. 程序所能表达到的功能为:实现顺序表的创建、查找、插入、删除等功能。 c. 程序运行后,输入数据并执行。

时间: 2024-03-18 17:39:41 浏览: 77
好的,我可以帮您解决这个问题。以下是一个简单的实现顺序表的示例程序: ```c #include <stdio.h> #define MAXSIZE 100 // 定义最大容量为100 typedef struct { int data[MAXSIZE]; // 存储数据的数组 int length; // 当前长度 } SqList; // 定义顺序表类型 // 初始化顺序表 void initList(SqList *L) { L->length = 0; } // 插入元素 int listInsert(SqList *L, int pos, int elem) { if (pos < 1 || pos > L->length + 1 || L->length == MAXSIZE) { return 0; // 插入位置不合法或者顺序表已满 } for (int i = L->length; i >= pos; i--) { L->data[i] = L->data[i-1]; // 将插入位置后的元素后移 } L->data[pos-1] = elem; // 插入元素 L->length++; // 长度加1 return 1; } // 删除元素 int listDelete(SqList *L, int pos) { if (pos < 1 || pos > L->length) { return 0; // 删除位置不合法 } for (int i = pos - 1; i < L->length - 1; i++) { L->data[i] = L->data[i+1]; // 将删除位置后的元素前移 } L->length--; // 长度减1 return 1; } // 查找元素 int listSearch(SqList *L, int elem) { for (int i = 0; i < L->length; i++) { if (L->data[i] == elem) { return i+1; // 返回元素位置 } } return 0; // 未找到元素 } int main() { SqList L; initList(&L); // 初始化顺序表 printf("请输入整型数据,以问号结束:\n"); int num; while (scanf("%d", &num) != EOF && getchar() != '?') { listInsert(&L, L.length+1, num); // 依次插入数据 } printf("顺序表中的元素为:"); for (int i = 0; i < L.length; i++) { printf("%d ", L.data[i]); // 打印顺序表中的元素 } printf("\n请输入要查找的元素:"); scanf("%d", &num); int pos = listSearch(&L, num); if (pos) { printf("元素%d在顺序表中的位置为%d\n", num, pos); } else { printf("未找到元素%d\n", num); } printf("请输入要删除的元素所在的位置:"); scanf("%d", &pos); if (listDelete(&L, pos)) { printf("删除成功\n"); } else { printf("删除失败\n"); } printf("删除后顺序表中的元素为:"); for (int i = 0; i < L.length; i++) { printf("%d ", L.data[i]); // 打印删除后的顺序表中的元素 } return 0; } ``` 您可以按照程序提示,输入整型数据,以问号结束。程序将会创建一个顺序表,并依次插入输入的数据。之后,程序会提示您输入要查找的元素和要删除的元素所在的位置,并执行对应的操作。最后,程序会打印删除后的顺序表中的元素。
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内容概要:本文档详细介绍了一种结合粒子群优化(Particle Swarm Optimization,简称PSO)与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,简称CNN)的深度学习模型,特别针对于多输入单输出的回归预测任务进行了详尽讨论。该模型在数据科学领域应用广泛,尤其适合作业于复杂的数据预测情景,文中通过具体代码演示及模型设计,展示了如何使用Python和深度学习框架(TensorFlow/Keras),结合先进的GUI设计方案和技术实现细节,优化超参数搜索、防止过拟合、进行可视化展示,最终提升预测模型性能。 适合人群:本资源适用于有一定编程基础,特别是在Python及其生态下工作的数据科学家和机器学习从业者,特别是对卷积神经网络及其优化感兴趣的研究员和技术专家。 使用场景及目标:该方法主要应用于需要处理时空序列或特征间存在相互关联性的多元回归问题。它可以广泛服务于如金融市场价格趋势预判、气象环境预测、能源消耗预估等多个领域。目标是在简化超参数配置的基础上大幅度提升CNN模型对多维复杂特征的有效识别能力与泛化水平。 其他说明:除了详细的项目实施指南外,文档也包含了潜在挑战、未来发展的思考以及如何应对可能遇到的技术障碍等内容。并且强调了在模型设计之初就需要充分考虑数据的质量处理、选择合适的优化策略、合理规划超参数区间等方面的重要性。此外,文中提供了完整的项目实例,包括从数据预处理到最后的结果导出等一系列具体操作步骤,为学习者提供了很好的参考模板。

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