输入一串字符串s,然后输出 “s kai xue kuai le”用C语言怎么写

时间: 2023-02-26 22:02:35 浏览: 52
在 C 语言中,可以使用 `printf` 函数来输出字符串。具体如下: ``` #include <stdio.h> int main() { char s[100]; printf("请输入字符串:"); scanf("%s", s); printf("%s 开学快乐\n", s); return 0; } ``` 在上面的代码中,我们使用 `scanf` 函数读入字符串 `s`,然后使用 `printf` 函数输出 "s 开学快乐"。
相关问题

请你用python写一个快速排序,用李白的风格注释。

### 回答1: 好的,下面是用Python实现的快速排序,以及李白风格的注释。 ```python def quick_sort(arr, low, high): """ 朝闻数学学子说,大家用快排来排。 """ if low < high: # 唯美的语句,挑选基准点 pivot = partition(arr, low, high) # 排序左边的子数组 quick_sort(arr, low, pivot - 1) # 排序右边的子数组 quick_sort(arr, pivot + 1, high) def partition(arr, low, high): """ 无数白马过隙,排列子数组为荣。 """ # 选取最右侧的元素作为基准点 pivot = arr[high] # 初始化左指针 i = low - 1 # 遍历数组,将小于基准点的元素放到左边,大于基准点的元素放到右边 for j in range(low, high): if arr[j] < pivot: i += 1 arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i] # 将基准点移动到中间位置 arr[i+1], arr[high] = arr[high], arr[i+1] return i+1 ``` 希望这个快速排序和注释能够让您满意! ### 回答2: 李白曰: 噫!朝辞白帝彩云间,暮从黄鹤楼青天尽。今天我要给你写一个用Python实现的快速排序算法,来看看我这位诗仙的代码风格如何。 首先,让我们来了解一下快速排序的步骤: 1. 选择一个基准元素,在数组中找到合适的位置将数组分成两部分,使得左边的元素都小于基准,右边的元素都大于基准。 2. 递归地对两个子数组进行快速排序。 少年,现在让我用我的代码之术来实现这个算法吧。 ```python def quick_sort(arr): # 我乘黄金白帝的神力,将乱序的数组变成有序的 if len(arr) <= 1: return arr else: # 选择最后一个元素作为基准,我将它纳入我的麾下 pivot = arr[-1] # 亲手创建左右两个子数组 left = [] right = [] for i in range(len(arr) - 1): # 如接风神七百载,将小于基准的元素收纳进左侧 if arr[i] < pivot: left.append(arr[i]) # 如天女散花流年久,将大于基准的元素纳入右侧 else: right.append(arr[i]) # 兵分三路,对左、右子数组分别进行快速排序 return quick_sort(left) + [pivot] + quick_sort(right) ``` 这样,只需要调用这个函数,传入待排序数组,就能够得到排序后的结果。看,我这代码如何,宛若我诗词中的洪流飞瀑般优美。 然而,快速排序算法并非完美,最坏情况下时间复杂度可达O(n^2),当基准的选择不当时容易退化为慢速排序。年轻人,如果是对小规模数据排序,推荐使用归并排序。 愿君学好此排序法,如我诗词脱胎出,端然峨眉立无敌。 ### 回答3: “翩翩软件,如白鸿矣。凡排列乱序之数列,余愿快速整齐之。” # 函数名:快速排序 # 参数:lst,待排序的列表 # 返回值:排好序的列表 def kuai_su_pai_xu(lst): # 若为空或只有一个元素,则无需排序,直接返回 if len(lst) <= 1: return lst # 选择基准值,为待排序列表的第一个元素 pivot = lst[0] # 构建左右子列表 left_lst = [x for x in lst[1:] if x <= pivot] right_lst = [x for x in lst[1:] if x > pivot] # 递归调用快速排序函数,对左右子列表进行排序 return kuai_su_pai_xu(left_lst) + [pivot] + kuai_su_pai_xu(right_lst) # 测试 num_list = [5, 9, 3, 1, 7, 2] sorted_list = kuai_su_pai_xu(num_list) print("快速排序后的列表:", sorted_list)

python安装kuai苏

python安装kuai苏的过程如下: 1. 打开终端并输入以下命令,下载kuai苏的安装包: ``` pip install kuaisu ``` 2. 等待安装完成后,验证kuai苏是否安装成功,可以在Python交互式环境中输入以下代码: ``` import kuaisu ``` 如果没有报错提示,说明kuai苏已经成功安装。

相关推荐

拼音数据(无声调):a ai an ang ao ba bai ban bang bao bei ben beng bi bian biao bie bin bing bo bu ca cai can cang cao ce cen ceng cha chai chan chang chao che chen cheng chi chong chou chu chua chuai chuan chuang chui chun chuo ci cong cou cu cuan cui cun cuo da dai dan dang dao de den dei deng di dia dian diao die ding diu dong dou du duan dui dun duo e ei en eng er fa fan fang fei fen feng fo fou fu ga gai gan gang gao ge gei gen geng gong gou gu gua guai guan guang gui gun guo ha hai han hang hao he hei hen heng hong hou hu hua huai huan huang hui hun huo ji jia jian jiang jiao jie jin jing jiong jiu ju juan jue jun ka kai kan kang kao ke ken keng kong kou ku kua kuai kuan kuang kui kun kuo la lai lan lang lao le lei leng li lia lian liang liao lie lin ling liu long lou lu lü luan lue lüe lun luo ma mai man mang mao me mei men meng mi mian miao mie min ming miu mo mou mu na nai nan nang nao ne nei nen neng ng ni nian niang niao nie nin ning niu nong nou nu nü nuan nüe nuo nun ou pa pai pan pang pao pei pen peng pi pian piao pie pin ping po pou pu qi qia qian qiang qiao qie qin qing qiong qiu qu quan que qun ran rang rao re ren reng ri rong rou ru ruan rui run ruo sa sai san sang sao se sen seng sha shai shan shang shao she shei shen sheng shi shou shu shua shuai shuan shuang shui shun shuo si song sou su suan sui sun suo ta tai tan tang tao te teng ti tian tiao tie ting tong tou tu tuan tui tun tuo 定义数据集:采用字符模型,因此一个字符为一个样本。每个样本采用one-hot编码。 样本是时间相关的,分别实现序列的随机采样和序列的顺序划分 标签Y与X同形状,但时间超前1 准备数据:一次梯度更新使用的数据形状为:(时间步,Batch,类别数) 实现基本循环神经网络模型 循环单元为nn.RNN或GRU 输出层的全连接使用RNN所有时间步的输出 隐状态初始值为0 测试前向传播 如果采用顺序划分,需梯度截断 训练:损失函数为平均交叉熵 预测:给定一个前缀,进行单步预测和K步预测

通过以下101组数据,请给出5种大概率是第102组的数据1.(09,14,18,23,28,31+02) 2.(06,11,14,20,27,30+09) 3.(01,05,13,21,26,29+15) 4.(07,12,15,24,26,29+06) 5.(06,07,13,19,26,29+08) 6.(04,06,09,27,28,33+02) 7.(04,07,15,18,29,33+01) 8.(05,14,15,16,18,32+12) 9.(06,10,14,15,26,29+12) 10.(05,07,15,19,29,33+15) 11.(01,02,04,25,26,30+10) 12.(08,09,10,13,24,29+02) 13.(03,17,18,19,20,27+16) 14.(01,04,05,15,17,31+09) 15.(01,09,15,17,22,23+16) 16.(05,12,15,17,18,27+04) 17.(04,08,11,21,27,30+01) 18.(04,10,11,23,30,32+14) 19.(08,12,13,14,19,20+05) 20.(03,18,23,24,25,32+09) 21.(07,09,14,31,32,33+13) 22.(01,04,08,21,23,24+11) 23.(05,06,09,13,23,25+08) 24.(03,09,15,17,20,22+06) 25.(02,07,15,29,31,33+15) 26.(01,04,25,27,29,30+07) 27.(08,18,20,22,24,28+10) 28.(07,10,16,20,21,27+11) 29.(21,22,24,28,29,32+14) 30.(06,11,13,16,19,31+02) 31.(04,13,14,18,20,28+08) 32.(03,16,17,19,25,33+07) 33.(04,05,10,13,30,31+14) 34.(02,03,04,06,21,33+05) 35.(01,11,23,24,26,32+15) 36.(02,06,07,15,20,21+15) 37.(04,16,18,19,27,28+04) 38.(09,10,12,18,29,32+14) 39.(06,09,12,14,20,28+10) 40.(01,08,19,25,26,31+01) 41.(06,12,13,15,21,23+15) 42.(17,20,22,23,24,31+01) 43.(03,09,11,15,19,28+16) 44.(01,07,13,17,18,31+15) 45.(04,11,13,19,22,33+11) 46.(09,13,15,18,20,28+15) 47.(02,10,11,13,28,31+01) 48.(03,05,08,17,25,31+01) 49.(13,14,20,24,27,29+02) 50.(01,05,15,19,26,29+13) 51.(06,07,18,20,27,29+09) 52.(08,14,26,27,30,33+01) 53.(04,13,17,18,28,29+06) 54.(02,06,07,11,14,33+08) 55.(02,05,15,18,26,27+04) 56.(02,15,19,26,27,29+02) 57.(12,17,22,27,30,31+02) 58.(06,08,17,19,24,28+05) 59.(10,13,16,20,21,25+05) 60.(05,10,13,18,24,26+01) 61.(02,03,07,12,20,31+16) 62.(01,13,15,17,26,33+13) 63.(03,04,09,10,29,33+13) 64.(03,12,18,24,27,29+01) 65.(10,12,14,22,24,27+07) 66.(02,08,15,17,26,28+12) 67.(03,05,10,13,19,29+06) 68.(01,03,18,26,32,33+04) 69.(05,08,16,17,21,25+12) 70.(01,05,14,17,24,31+14) 71.(09,11,13,24,28,32+06) 72.(08,10,14,15,18,22+08) 73.(08,21,23,27,28,33+01) 74.(02,14,19,21,25,28+11) 75.(06,07,09,16,17,19+14) 76.(04,09,10,17,20,27+15) 77.(05,12,13,17,20,27+14) 78.(01,03,13,16,21,27+03) 79.(07,08,13,29,30,33+03) 80.(07,20,22,23,31,32+05) 81.(03,21,25,30,31,33+11) 82.(06,07,13,18,26,31+06) 83.(02,03,07,13,20,30+10) 84.(02,15,16,17,21,31+14) 85.(02,22,26,29,32,33+14) 86.(01,07,11,12,22,28+05) 87.(09,16,18,22,28,32+02) 88.(02,06,10,16,18,22+13) 89.(05,08,18,25,30,32+06) 90.(01,07,15,16,20,25+16) 91.(02,06,08,13,14,19+16) 92.(02,10,12,14,24,26+05) 93.(05,06,09,22,25,31+03) 94.(05,13,18,20,26,28+06) 95.(03,04,19,23,30,32+06) 96.(04,05,13,18,27,29+12) 97.(06,07,16,17,21,22+04) 98.(03,04,07,22,26,30+06) 99.(06,10,14,22,23,33+13) 100.(06,07,18,23,27,30+05) 101.(02,03,14,21,29,32+08)

最新推荐

recommend-type

Python-numpy实现灰度图像的分块和合并方式

在本文中,我们将深入探讨如何使用Python和numpy库来处理灰度图像,特别是关于图像的分块和合并操作。在图像处理领域,有时我们需要将大图像分割成小块进行处理,然后再将这些小块合并回原始图像。这种方法常用于...
recommend-type

openfiler作为文件服务器,实现ISCSI共享存储

openfiler作为文件服务器,实现ISCSI共享存储,以及window、linux加载器连接的方法
recommend-type

ArcGIS栅格数据的处理分析

使用ArcGIS进行栅格数据的处理,全过程无需转变为矢量格式,得到同样的分析结果,文档中妇幼截图和详细的过程分析
recommend-type

校园网Web平台二手商品交易系统的设计与实现研究论文

python有趣的库本系统是一款基于JSP/J2EE技术的校园网二手交易平台,采用Java语言开发。它采用流行的B/S架构,以互联网为基础运行,服务端安装简便,客户端则只需联网即可通过浏览器轻松访问。无需复杂的C/S模式安装、配置和维护流程。系统利用Java的面向对象、跨平台、高安全、高稳定、多线程等特性,结合其对网络编程技术的支持,使得本平台具有极高的实用价值。 系统结构清晰,分为三大核心部分:JavaBeans负责业务逻辑处理,JSP结合HTML和JavaScript负责界面展示,Servlet则作为中间件,并通过JDBC-ODBC桥接器与SQL Server 2000数据库进行交互,确保数据访问的高效和稳定。。内容来源于网络分享,如有侵权请联系我删除。另外如果没有积分的同学需要下载,请私信我。
recommend-type

220ssm_mysql_jsp 协同过滤算法的离散数学题推荐系统.zip(可运行源码+sql文件+文档)

本系统包括学生和管理员以及教师三种使用权限, 学生功能如下: (1)参加考试:学生可以进行在线考试。 (2)个性化推荐习题:系统可以给学生进行个性化习题的推荐。 (3)考试记录:用户可以学生可以查看自己的考试记录。 (4)知识点习题推荐:用户可以查看知识点习题推荐并进行答题。 管理员功能如下: (1)班级管理:管理员可以对班级信息进行管理。 (2)教师管理:管理员可以进行教师信息管理。 (3)年级管理:管理员可以进行年级信息管理。 (4)学生管理:管理员可以进行学生信息管理。 (5)专业管理:管理员可以进行专业信息管理。 教师功能如下: (1)试卷:教师可以对试卷信息进行管理。 (2)题库:教师可以对题库信息进行管理。 (3)知识点管理:教师可以对知识点信息进行管理。 关键词:考试系统,协同过滤算法,在线考试 SSM框架 JSP技术
recommend-type

京瓷TASKalfa系列维修手册:安全与操作指南

"该资源是一份针对京瓷TASKalfa系列多款型号打印机的维修手册,包括TASKalfa 2020/2021/2057,TASKalfa 2220/2221,TASKalfa 2320/2321/2358,以及DP-480,DU-480,PF-480等设备。手册标注为机密,仅供授权的京瓷工程师使用,强调不得泄露内容。手册内包含了重要的安全注意事项,提醒维修人员在处理电池时要防止爆炸风险,并且应按照当地法规处理废旧电池。此外,手册还详细区分了不同型号产品的打印速度,如TASKalfa 2020/2021/2057的打印速度为20张/分钟,其他型号则分别对应不同的打印速度。手册还包括修订记录,以确保信息的最新和准确性。" 本文档详尽阐述了京瓷TASKalfa系列多功能一体机的维修指南,适用于多种型号,包括速度各异的打印设备。手册中的安全警告部分尤为重要,旨在保护维修人员、用户以及设备的安全。维修人员在操作前必须熟知这些警告,以避免潜在的危险,如不当更换电池可能导致的爆炸风险。同时,手册还强调了废旧电池的合法和安全处理方法,提醒维修人员遵守地方固体废弃物法规。 手册的结构清晰,有专门的修订记录,这表明手册会随着设备的更新和技术的改进不断得到完善。维修人员可以依靠这份手册获取最新的维修信息和操作指南,确保设备的正常运行和维护。 此外,手册中对不同型号的打印速度进行了明确的区分,这对于诊断问题和优化设备性能至关重要。例如,TASKalfa 2020/2021/2057系列的打印速度为20张/分钟,而TASKalfa 2220/2221和2320/2321/2358系列则分别具有稍快的打印速率。这些信息对于识别设备性能差异和优化工作流程非常有用。 总体而言,这份维修手册是京瓷TASKalfa系列设备维修保养的重要参考资料,不仅提供了详细的操作指导,还强调了安全性和合规性,对于授权的维修工程师来说是不可或缺的工具。
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

【进阶】入侵检测系统简介

![【进阶】入侵检测系统简介](http://www.csreviews.cn/wp-content/uploads/2020/04/ce5d97858653b8f239734eb28ae43f8.png) # 1. 入侵检测系统概述** 入侵检测系统(IDS)是一种网络安全工具,用于检测和预防未经授权的访问、滥用、异常或违反安全策略的行为。IDS通过监控网络流量、系统日志和系统活动来识别潜在的威胁,并向管理员发出警报。 IDS可以分为两大类:基于网络的IDS(NIDS)和基于主机的IDS(HIDS)。NIDS监控网络流量,而HIDS监控单个主机的活动。IDS通常使用签名检测、异常检测和行
recommend-type

轨道障碍物智能识别系统开发

轨道障碍物智能识别系统是一种结合了计算机视觉、人工智能和机器学习技术的系统,主要用于监控和管理铁路、航空或航天器的运行安全。它的主要任务是实时检测和分析轨道上的潜在障碍物,如行人、车辆、物体碎片等,以防止这些障碍物对飞行或行驶路径造成威胁。 开发这样的系统主要包括以下几个步骤: 1. **数据收集**:使用高分辨率摄像头、雷达或激光雷达等设备获取轨道周围的实时视频或数据。 2. **图像处理**:对收集到的图像进行预处理,包括去噪、增强和分割,以便更好地提取有用信息。 3. **特征提取**:利用深度学习模型(如卷积神经网络)提取障碍物的特征,如形状、颜色和运动模式。 4. **目标
recommend-type

小波变换在视频压缩中的应用

"多媒体通信技术视频信息压缩与处理(共17张PPT).pptx" 多媒体通信技术涉及的关键领域之一是视频信息压缩与处理,这在现代数字化社会中至关重要,尤其是在传输和存储大量视频数据时。本资料通过17张PPT详细介绍了这一主题,特别是聚焦于小波变换编码和分形编码两种新型的图像压缩技术。 4.5.1 小波变换编码是针对宽带图像数据压缩的一种高效方法。与离散余弦变换(DCT)相比,小波变换能够更好地适应具有复杂结构和高频细节的图像。DCT对于窄带图像信号效果良好,其变换系数主要集中在低频部分,但对于宽带图像,DCT的系数矩阵中的非零系数分布较广,压缩效率相对较低。小波变换则允许在频率上自由伸缩,能够更精确地捕捉图像的局部特征,因此在压缩宽带图像时表现出更高的效率。 小波变换与傅里叶变换有本质的区别。傅里叶变换依赖于一组固定频率的正弦波来表示信号,而小波分析则是通过母小波的不同移位和缩放来表示信号,这种方法对非平稳和局部特征的信号描述更为精确。小波变换的优势在于同时提供了时间和频率域的局部信息,而傅里叶变换只提供频率域信息,却丢失了时间信息的局部化。 在实际应用中,小波变换常常采用八带分解等子带编码方法,将低频部分细化,高频部分则根据需要进行不同程度的分解,以此达到理想的压缩效果。通过改变小波的平移和缩放,可以获取不同分辨率的图像,从而实现按需的图像质量与压缩率的平衡。 4.5.2 分形编码是另一种有效的图像压缩技术,特别适用于处理不规则和自相似的图像特征。分形理论源自自然界的复杂形态,如山脉、云彩和生物组织,它们在不同尺度上表现出相似的结构。通过分形编码,可以将这些复杂的形状和纹理用较少的数据来表示,从而实现高压缩比。分形编码利用了图像中的分形特性,将其转化为分形块,然后进行编码,这在处理具有丰富细节和不规则边缘的图像时尤其有效。 小波变换和分形编码都是多媒体通信技术中视频信息压缩的重要手段,它们分别以不同的方式处理图像数据,旨在减少存储和传输的需求,同时保持图像的质量。这两种技术在现代图像处理、视频编码标准(如JPEG2000)中都有广泛应用。