定义最大下标为50的整型数组a和b,编程实现:查找同时在数组a和数组b中的全部元素。 首先输入数组a的元素个数,再输入数组a每个元素的值;接着输入数组b的元素个数,再输入数组b中各元素的值。输出同时在两个数组的全部元素,各元素间用空格隔开(第1个元素前和最后1个元素后无空格)。

时间: 2023-05-31 21:17:45 浏览: 665
### 回答1: 代码如下: ``` #include <stdio.h> int main() { int a[50], b[50]; int n, m, i, j; // 输入数组a的元素个数和每个元素的值 printf("请输入数组a的元素个数:"); scanf("%d", &n); printf("请输入数组a的元素:"); for (i = ; i < n; i++) { scanf("%d", &a[i]); } // 输入数组b的元素个数和每个元素的值 printf("请输入数组b的元素个数:"); scanf("%d", &m); printf("请输入数组b的元素:"); for (i = ; i < m; i++) { scanf("%d", &b[i]); } // 查找同时在数组a和数组b中的全部元素 printf("数组a和数组b中的全部元素为:"); for (i = ; i < n; i++) { for (j = ; j < m; j++) { if (a[i] == b[j]) { printf("%d ", a[i]); break; } } } printf("\n"); return ; } ``` <br>### 回答2: 题目要求我们定义最大下标为50的整型数组a和b,然后查询同时在数组a和数组b中的全部元素。我们可以根据这个要求写出以下代码: ```c++ #include <iostream> using namespace std; int main() { int a[51], b[51]; int n, m, i, j; bool flag; //输入数组a的元素个数 cin >> n; //输入数组a的每个元素的值 for(i = 0; i < n; i++) cin >> a[i]; //输入数组b的元素个数 cin >> m; //输入数组b的每个元素的值 for(j = 0; j < m; j++) cin >> b[j]; //查找同时在数组a和数组b中的全部元素 flag = false; for(i = 0; i < n; i++) { for(j = 0; j < m; j++) { if(a[i] == b[j]) //如果找到了相同的元素 { cout << a[i] << " "; //输出这个元素 flag = true; //标记已经找到了相同的元素 break; } } } if(!flag) //如果没有找到相同的元素 cout << "没有相同的元素"; return 0; } ``` 在程序中,我们首先定义了两个数组a和b,分别用来存储输入的两个数组。然后分别输入两个数组的元素个数和元素值。接下来,我们使用两层循环,分别遍历数组a和数组b中的每个元素,查找是否存在相同的元素。如果找到了相同的元素,就输出这个元素,并标记已经找到了相同的元素。最后判断是否找到了相同的元素,如果没有找到,就输出提示信息。 以上就是本题的解题思路和代码实现。 <br>### 回答3: 题目要求我们定义两个数组a和b,长度均为50,输入各自元素,并在这两个数组中找到同时存在的元素。我们可以采用两种方法来实现。 第一种方法是遍历两个数组,将元素逐一进行比较,若相同则输出。具体实现步骤如下: 1. 首先输入数组a的元素个数,再输入数组a每个元素的值。 2. 接着输入数组b的元素个数,再输入数组b中各元素的值。 3. 定义两个循环嵌套,遍历数组a和数组b,将每个元素进行比较。 4. 如果发现两个元素相同,则输出这个元素。 5. 如果遍历完后没有找到相同元素,则输出"无相同元素"。 第二种方法是使用哈希表(hash table),先将数组a中的元素存入哈希表中,然后遍历数组b,对于每个元素,我们用哈希表来判断其是否在数组a中出现过。具体实现步骤如下: 1. 首先输入数组a的元素个数,再输入数组a每个元素的值。 2. 定义一个哈希表,将数组a中的元素存入哈希表中。 3. 接着输入数组b的元素个数,再输入数组b中各元素的值。 4. 遍历数组b,对于每个元素,用哈希表来判断其是否在数组a中出现过。 5. 如果发现两个元素相同,则输出这个元素。 6. 如果遍历完后没有找到相同元素,则输出"无相同元素"。 两种方法的时间复杂度均为O(n),其中n为数组的长度。但是第一种方法需要用到两个循环嵌套,实际运行效率可能略低。相比之下,第二种方法中使用了哈希表,判断是否存在的时间复杂度为O(1),因此可能更加高效。
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