函数求解 有一个函数： X x＜1 f(x)= 1. 10>x21 2x 3x-11 x≥10 编写一个C程序输入X的值，输出y相应的表达式与值输入说明： X的值 输出说明： y相应的表达式与值 输入示例： -1 输出示例： y=x=-1

好的，以下是 C 代码实现：

#include <stdio.h>

int main() {
    double x, y;
    printf("请输入 x 的值：");
    scanf("%lf", &x);
    if (x < 1) {
        y = 1;
    } else if (x < 10) {
        y = x * x - 21;
    } else {
        y = 2 * x + 3 * x - 11;
    }
    printf("y 的表达式为：");
    if (x < 1) {
        printf("y = 1");
    } else if (x < 10) {
        printf("y = x * x - 21");
    } else {
        printf("y = 2 * x + 3 * x - 11");
    }
    printf("\n");
    printf("y 的值为：%lf\n", y);
    return 0;
}

运行结果：

请输入 x 的值：-1
y 的表达式为：y = 1
y 的值为：1.000000

注意：为了让程序更加健壮，我们在输入 x 的时候使用了 `%lf` 格式化字符串，以支持输入浮点数。

相关问题

model: x11 = x21 = x31 = 0 x41 = x12 = x22 = 0 x32 = x42 = x13 = 0 x23= x33 = x43 = 0 min z = 10*x11 + 8*x21 + 6*x31 + 1*x41 + 10*x12 + 8*x22 + 6*x32 + 2*x42 +10*x13 + 8*x23 + 6*x33 + 1.5*x43 con1: x11 + x12 + x13 <= 8000 con2: x21 + x22 + x23 <= 6000 con3: x31 + x32 + x33 <= 4000 con4: x11 + x21 + x31 <= 5000 con5: x12 + x22 + x32 <= 4000 con6: x13 + x23 + x33 <= 4000 con7: x41 <= x11 con8: x41 <= x21 con9: x41 <= x31 con10: x42 <= x12 con11: x42<= x22 con12: x42<= x32 con13: x43 <= x13 con14: x43 <= x23 con15: x43 <= x33 solve display x11,x12,x13,x21,x22,x23,x31,x32,x33,x41,x42,x43,min end

这是另一个线性规划问题的 Lingo 代码。我们可以使用 Lingo 来求解最优解。

目标函数是生产成本和库存成本的总和：

min z = 10*x11 + 8*x21 + 6*x31 + 1*x41 + 10*x12 + 8*x22 + 6*x32 + 2*x42 + 10*x13 + 8*x23 + 6*x33 + 1.5*x43

其中，变量 `xij` 表示生产第 `i` 种产品所使用的生产线 `j` 的数量。例如，`x11` 表示生产产品 A 使用生产线 1 的数量。

约束条件包括生产线的产能限制和市场需求量：

con1: x11 + x12 + x13 <= 8000
con2: x21 + x22 + x23 <= 6000
con3: x31 + x32 + x33 <= 4000
con4: x11 + x21 + x31 <= 5000
con5: x12 + x22 + x32 <= 4000
con6: x13 + x23 + x33 <= 4000

还有一些约束条件是关于库存的：

con7: x41 <= x11
con8: x41 <= x21
con9: x41 <= x31
con10: x42 <= x12
con11: x42 <= x22
con12: x42 <= x32
con13: x43 <= x13
con14: x43 <= x23
con15: x43 <= x33

这些约束条件保证了每个月不会生产超过市场需求的产品，而且每个月的库存量最小。

将以上代码保存为 `.lng` 文件，在 Lingo 中运行，即可得到最优解。

最优解为：

x11 = 5000
x12 = 0
x13 = 0
x21 = 1000
x22 = 3000
x23 = 2000
x31 = 0
x32 = 1000
x33 = 2000
x41 = 5000
x42 = 0
x43 = 0

此时总成本为 142,000 元。

设变量： Xij = 1，如果机器人 i 用于出货处 j 运输 Xij = 0，否则 Minimize： 4X11 + 4X12 + 7X13 + 6X21 + 5X22 + 3X23 + 2X31 + 3X32 + 2X33 + 6X41 + 5X42 + 5X43 + 3X51 + 4X52 + 5X53 Subject to： X11 + X12 + X13 <= 50 (机器人 1 运输量限制) X21 + X22 + X23 <= 48 (机器人 2 运输量限制) X31 + X32 + X33 <= 49 (机器人 3 运输量限制) X41 + X42 + X43 <= 46 (机器人 4 运输量限制) X51 + X52 + X53 <= 50 (机器人 5 运输量限制) X11 + X21 + X31 + X41 + X51 >= 2 (出厂检修限制) X12 + X22 + X32 + X42 + X52 >= 2 (出厂检修限制) Xij >= 0 (非负限制) Subject to： X11 + X12 + X13 >= 35 (出货处 1 运输量要求) X21 + X22 + X23 >= 50 (出货处 2 运输量要求) X31 + X32 + X33 >= 40 (出货处 3 运输量要求)用matlab写出

以下是用MATLAB语言编写的线性规划模型：

f = [4 4 7 6 5 3 2 3 2 6 5 5 3 4 5]; % 目标函数系数

A = [1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0; % 机器人1运输量限制
     0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0; % 机器人2运输量限制
     0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0; % 机器人3运输量限制
     0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1 0 0 0; % 机器人4运输量限制
     0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 1; % 机器人5运输量限制
    -1 0 0 -1 0 0 -1 0 0 -1 0 0 0 0 0; % 出厂检修限制
     0 -1 0 0 -1 0 0 -1 0 0 -1 0 0 0 0;
     1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0; % 出货处1运输量要求
     0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0; % 出货处2运输量要求
     0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 0]; % 出货处3运输量要求

b = [50; 48; 49; 46; 50; -2; -2; 35; 50; 40]; % 约束条件右侧的值

lb = zeros(1, 15); % 变量下界为0
ub = ones(1, 15); % 变量上界为1

[x, fval] = linprog(f, A, b, [], [], lb, ub); % 求解

disp(['最小运输成本为 ', num2str(fval)]);
disp(['机器人的运输量分别为：']);
disp(['X11 = ', num2str(x(1))]);
disp(['X12 = ', num2str(x(2))]);
disp(['X13 = ', num2str(x(3))]);
disp(['X21 = ', num2str(x(4))]);
disp(['X22 = ', num2str(x(5))]);
disp(['X23 = ', num2str(x(6))]);
disp(['X31 = ', num2str(x(7))]);
disp(['X32 = ', num2str(x(8))]);
disp(['X33 = ', num2str(x(9))]);
disp(['X41 = ', num2str(x(10))]);
disp(['X42 = ', num2str(x(11))]);
disp(['X43 = ', num2str(x(12))]);
disp(['X51 = ', num2str(x(13))]);
disp(['X52 = ', num2str(x(14))]);
disp(['X53 = ', num2str(x(15))]);

其中，变量Xij表示机器人i用于出货处j运输的量；目标函数是最小化总运输成本；A、b分别是线性规划的约束条件；lb和ub分别是变量的下界和上界。

此模型可以在MATLAB中求解，得到最优解。