nt fruitNum = rand() % 5 + 1;应该写在哪里

时间: 2024-03-06 20:48:01 浏览: 17
这行代码应该写在MyPaint()函数中,用于随机生成当前帧需要绘制的水果数量。具体来说,可以在绘制完背景后,根据这个随机数循环绘制对应数量的水果。下面是修改后的代码片段: ``` void MyPaint(HDC hdc) { // 绘制背景 SelectObject(bufdc, bg); BitBlt(mdc, 0, 0, 800, 600, bufdc, 0, 0, SRCCOPY); // 随机生成水果数量 int fruitNum = rand() % 5 + 1; // 循环绘制水果 for (int i = 0; i < fruitNum; i++) { // 随机生成水果的位置和贴图 int index = rand() % 8; int x = rand() % 600 + 80; int y = rand() % 50 + 550; MyTransparentBlt(mdc, x, y, 100, 100, bufdc, 0, j, 100, 100, RGB(255, 0, 255)); } // 绘制物体等其他代码... ... } ``` 这样就可以在每次调用MyPaint()函数时随机生成不同数量的水果,并且将它们绘制到内存DC中。
相关问题

nt a=0;a=++a;结果为什么是0

在C语言中,`a = ++a`这个表达式的结果是未定义的。这是因为在C语言中,修改同一个变量的值并且没有中间的序列点是未定义行为。 具体来说,这段代码可能会导致以下两种不同的行为: 1. 编译器先将`a`的值加1,然后再将结果赋给`a`。这样的话,`a`的值最终会变为1。 2. 编译器先将`a`的值存储在一个临时变量中,然后再将`a`的值加1,最后再将临时变量的值赋给`a`。这样的话,`a`的值最终会保持为0。 由于这个行为是未定义的,所以无法确定编译器会如何解释这段代码。因此,我们应该避免在同一个表达式中同时使用自增运算符和赋值运算符,以免出现不可预测的结果。

import requests import json def baidu(): base_url='https://image.baidu.com/search/acjson?tn=resulttagjson&logid=7759140707428693110&ie=utf-8&fr=ala&word=%E5%9B%BE%E7%89%87+%E5%A3%81%E7%BA%B8%E4%BD%A0%E7%9A%84%E5%90%8D%E5%AD%97&ipn=r&fm=index&pos=history&queryWord=%E5%9B%BE%E7%89%87+%E5%A3%81%E7%BA%B8%E4%BD%A0%E7%9A%84%E5%90%8D%E5%AD%97&cl=2&lm=-1&oe=utf-8&adpicid=&st=-1&z=&ic=0&hd=&latest=&copyright=&s=&se=&tab=&width=&height=&face=0&istype=2&qc=&nc=1&expermode=&nojc=&isAsync=true&pn=270&rn=30&itg=1&gsm=10e&1686381274362=' headers={ "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36" } res=requests.get(headers=headers,url=base_url) res=res.json()['data'][0]['hoverURL'] print(res) if __name__ == '__main__': baidu() 我想要优化此代码,实现在请求此页面一次的情况下,获取该json数据里的30条图片链接

可以将 pn 和 rn 参数分别设置为 0 和 30,这样就可以获取到前 30 张图片的链接了。同时,可以将代码中的 res.json()['data'][0]['hoverURL'] 修改为一个循环,遍历 res.json()['data'] 列表中的每一项,从中获取到 hoverURL 字段的值,即可得到所有图片的链接。下面是优化后的代码示例: ```python import requests import json def baidu(): base_url = 'https://image.baidu.com/search/acjson?tn=resulttagjson&logid=7759140707428693110&ie=utf-8&fr=ala&word=%E5%9B%BE%E7%89%87+%E5%A3%81%E7%BA%B8%E4%BD%A0%E7%9A%84%E5%90%8D%E5%AD%97&ipn=r&fm=index&pos=history&queryWord=%E5%9B%BE%E7%89%87+%E5%A3%81%E7%BA%B8%E4%BD%A0%E7%9A%84%E5%90%8D%E5%AD%97&cl=2&lm=-1&oe=utf-8&adpicid=&st=-1&z=&ic=0&hd=&latest=&copyright=&s=&se=&tab=&width=&height=&face=0&istype=2&qc=&nc=1&expermode=&nojc=&isAsync=true' headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36" } res = requests.get(headers=headers, url=base_url + '&pn=0&rn=30') data_list = res.json()['data'] for data in data_list: print(data['hoverURL']) if __name__ == '__main__': baidu() ```

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% 定义常数和参数 dt = 0.1;% 时间步长 dx = 0.1;% 空间步长 L = 1;% 空间长度 最大温度 = 100;% 最大模拟时间 Nt = 最大/分;% 时间步数 Nx = L/dx;% 空间步数 RHO = 1;% 密度 C = 1;% 热容 λ = 1;% 热导率 L = 1;% 潜热 rho_l = 1;% 液体密度 rho_w = 1;% 水密度 D = 1;% 扩散系数 k = 1;% 热对流系数 % 初始化温度和液相温度 T = 零(Nx+1, Nt+1);T(:,1) = 0;% 初始温度为0 theta_l = 零(Nx+1, Nt+1);theta_l(:,1) = 0;% 初始液相温度为0 % 迭代求解 对于 n = 1:Nt % 求解温度方程 对于 i = 2:Nx T(i,n+1) = T(i,n) + dt/rho/C/dx^2 * lambda * (T(i+1,n) - 2 T(i,n) + T(i-1,n)) ... + dt L rho_l/rho/C * (theta_l(i,n+1) - theta_l(i,n)); 结束 % 求解液相温度方程 对于 i = 2:Nx theta_u = T(i,n);% 上层温度即为该位置温度 theta_z = T(i,n) - theta_l(i,n);% 上下层温度差 theta_l(i,n+1) = theta_l(i,n) + dt/rho_w/rho_l/dx^2 * D * (theta_l(i+1,n) - 2theta_l(i,n) + theta_l(i-1,n)) ... + 分rho_w * k * theta_z;结束 结束 % 绘制温度随时间和位置的变化 [x, t] = meshgrid(0:dx:L, 0:dt:Tmax);数字;冲浪(x, t, t');xlabel('位置');ylabel('时间');zlabel('温度');title('温度随时间和位置的变化');% 绘制液相温度随时间和位置的变化 数字;冲浪(x, t, theta_l');xlabel('位置');ylabel('时间');zlabel('液相温度');title('液相温度随时间和位置的变化');为以上代码添加并应用边界条件的代码

% 定义常数和参数 dt = 0.1;% 时间步长 dx = 0.1;% 空间步长 L = 1;% 空间长度 最大温度 = 100;% 最大模拟时间 Nt = 最大/分;% 时间步数 Nx = L/dx;% 空间步数 RHO = 1;% 密度 C = 1;% 热容 λ = 1;% 热导率 L = 1;% 潜热 rho_l = 1;% 液体密度 rho_w = 1;% 水密度 D = 1;% 扩散系数 k = 1;% 热对流系数 % 初始化温度和液相温度 T = 零(Nx+1, Nt+1); T(:,1) = 0;% 初始温度为0 theta_l = 零(Nx+1, Nt+1); theta_l(:,1) = 0;% 初始液相温度为0 % 迭代求解 对于 n = 1:Nt % 求解温度方程 对于 i = 2:Nx T(i,n+1) = T(i,n) + dt/rho/C/dx^2 * lambda * (T(i+1,n) - 2*T(i,n) + T(i-1,n)) ... + dt*L*rho_l/rho/C * (theta_l(i,n+1) - theta_l(i,n)); 结束 % 求解液相温度方程 对于 i = 2:Nx theta_u = T(i,n);% 上层温度即为该位置温度 theta_z = T(i,n) - theta_l(i,n);% 上下层温度差 theta_l(i,n+1) = theta_l(i,n) + dt/rho_w/rho_l/dx^2 * D * (theta_l(i+1,n) - 2*theta_l(i,n) + theta_l(i-1,n)) ... + 分rho_w * k * theta_z; 结束 结束 % 绘制温度随时间和位置的变化 [x, t] = meshgrid(0:dx:L, 0:dt:Tmax); 数字; surf(x, t, t'); xlabel('位置'); ylabel('时间'); zlabel('温度'); title('温度随时间和位置的变化'); % 绘制液相温度随时间和位置的变化 数字; 冲浪(x, t, theta_l'); xlabel('位置'); ylabel('时间'); zlabel('液相温度'); title('液相温度随时间和位置的变化'); 为以上代码添加并应用边界条件

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