用c语言以#include <stdio.h> int fmin(int n); int main(void) { int n; scanf("%d",&n); int m; m=fmin(n); printf("%d",m); return 0; } /*考生在以下空白处定义函数*/ /*考生在以上空白处定义函数*/为框架设计一个函数满足以下条件输入n个整数，求其中最小值，n为大于等于1的整数。【输入格式】第1行包含一个正整数n (n< 100) ；第2行包含n 个整数，其间以空格分隔。【输出格式】包含一个整数，为n个整数中的最小值。

以下是您所需的函数代码：

#include <stdio.h> 

int fmin(int n) {
    int min, num;
    scanf("%d", &min); // 先读入第一个数作为最小值
    for (int i = 1; i < n; i++) {
        scanf("%d", &num);
        if (num < min) min = num; // 如果读入的数比当前最小值还小，则更新最小值
    }
    return min; // 返回最小值
}

int main(void) {
    int n;
    scanf("%d",&n);
    int m;
    m=fmin(n);
    printf("%d",m);
    return 0;
}

该函数的思路是先读入第一个数作为最小值，然后依次读入剩余的数，如果读入的数比当前最小值还小，则更新最小值。最终返回最小值即可。

相关问题

用c语言代码

好的，以下是 C 语言的代码实现：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>

#define MAXN 100000
#define INF 1000000000

typedef struct {
    double x, y;
} Point;

Point a[MAXN];
Point t[MAXN];

int cmp(const void *p1, const void *p2) {
    Point *a = (Point *)p1;
    Point *b = (Point *)p2;
    if (a->x != b->x) return a->x < b->x ? -1 : 1;
    return a->y < b->y ? -1 : 1;
}

double dist(Point a, Point b) {
    return sqrt((a.x - b.x) * (a.x - b.x) + (a.y - b.y) * (a.y - b.y));
}

double solve(int l, int r) {
    if (l == r) return INF;
    if (l + 1 == r) return dist(a[l], a[r]);
    int mid = (l + r) / 2;
    double d = fmin(solve(l, mid), solve(mid + 1, r));
    int i, j, k = 0;
    for (i = l; i <= r; i++) {
        if (fabs(a[i].x - a[mid].x) <= d) {
            t[k++] = a[i];
        }
    }
    qsort(t, k, sizeof(Point), cmp);
    for (i = 0; i < k; i++) {
        for (j = i + 1; j < k && t[j].y - t[i].y <= d; j++) {
            double d2 = dist(t[i], t[j]);
            if (d > d2) d = d2;
        }
    }
    return d;
}

int main() {
    int n, i;
    scanf("%d", &n);
    for (i = 0; i < n; i++) {
        scanf("%lf%lf", &a[i].x, &a[i].y);
    }
    qsort(a, n, sizeof(Point), cmp);
    double d = solve(0, n - 1);
    printf("(%.2f,%.2f),(%.2f,%.2f),miniDist=%.3f\n",
           a[0].x, a[0].y, a[1].x, a[1].y, d);
    return 0;
}

具体实现与思路与 Python 版本基本一致，只是用了 C 语言的特性。

帮我用C语言实现查找最近点 Description 给定一组二维点，每个点对应一个字符。给定任意一个位置，输出距离其最近点到它的距离。 【注意】输出要求：四位小数，输出4位小数的方式：printf("%.4f\n", x)，为了保证精度，请大家用double进行输入和计算。 Input 第一行两个数：点的个数N以及查询的个数M 接下来N行，每行2个浮点数和一个字符，代表点的坐标以及其对应的字符 接下来M行，每行2个浮点数，代表希望查询的位置 数据范围满足 N<=10000, M<=10000 Output M行，每行为点集中距离查询位置最近的距离，精确到小数点后4位。

以下是基于kd-tree算法实现的C语言代码，实现查找最近点：

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <math.h>

#define MAXN 10005

typedef struct Point {
    double x, y;
    char c;
} Point;

typedef struct Node {
    Point p;
    struct Node *lc, *rc;
} Node;

int n, m;
Point points[MAXN];
Node *root;

int cmp(const void *a, const void *b) {
    Point *p1 = (Point *)a;
    Point *p2 = (Point *)b;
    if (p1->x != p2->x)
        return p1->x < p2->x ? -1 : 1;
    return p1->y < p2->y ? -1 : 1;
}

void build_kd_tree(Node **p, int l, int r, int depth) {
    if (l >= r) return;
    int mid = l + r >> 1;
    *p = (Node *)malloc(sizeof(Node));
    (*p)->p = points[mid];
    build_kd_tree(&(*p)->lc, l, mid, depth + 1);
    build_kd_tree(&(*p)->rc, mid + 1, r, depth + 1);
    if (depth & 1)
        qsort(&points[l], r - l, sizeof(Point), cmp);
    else
        qsort(&points[l], r - l, sizeof(Point), cmp);
}

double dist(Point *p1, Point *p2) {
    double dx = p1->x - p2->x, dy = p1->y - p2->y;
    return sqrt(dx * dx + dy * dy);
}

double query_kd_tree(Node *p, Point *q, double d, int depth) {
    if (!p) return d;
    double d1 = dist(&p->p, q);
    if (d1 < d) d = d1;
    double dl = query_kd_tree(p->lc, q, d, depth + 1);
    double dr = query_kd_tree(p->rc, q, d, depth + 1);
    if (depth & 1) {
        if (q->y - d < p->p.y)
            d = fmin(d, dl);
        if (q->y + d > p->p.y)
            d = fmin(d, dr);
    } else {
        if (q->x - d < p->p.x)
            d = fmin(d, dl);
        if (q->x + d > p->p.x)
            d = fmin(d, dr);
    }
    return d;
}

int main() {
    scanf("%d%d", &n, &m);
    for (int i = 0; i < n; ++i)
        scanf("%lf%lf%*c%c", &points[i].x, &points[i].y, &points[i].c);
    build_kd_tree(&root, 0, n, 0);
    for (int i = 0; i < m; ++i) {
        Point q;
        scanf("%lf%lf", &q.x, &q.y);
        printf("%.4f\n", query_kd_tree(root, &q, 1e10, 0));
    }
    return 0;
}

该算法中，首先将二维平面上的点按照x轴或y轴的大小排序，然后以中间点为根节点，递归构建kd-tree。在查询过程中，根据当前节点所在深度的奇偶性，判断需要遍历左子树或右子树，并且在遍历过程中，通过比较当前节点和查询点之间的距离和当前最小距离，来决定是否需要更新最小距离。