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 11:17:45 浏览: 578
### 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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