有15个数按由大到小存放在一个数组中,输入一个数,要求用for循环找出该数是数组中第几个元素的值。如果该数不在数组中,则输出无此数。要用c语言程序

时间: 2024-04-29 19:22:54 浏览: 22
好的,我理解了您的要求。以下是C语言程序的代码: ``` #include <stdio.h> int main() { int nums[15] = {23, 45, 67, 89, 91, 104, 135, 167, 223, 244, 257, 289, 327, 378, 411}; int target, index = -1; printf("请输入一个要查找的数:"); scanf("%d", &target); for(int i = 0; i < 15; i++) { if(nums[i] == target) { index = i; break; } } if(index == -1) { printf("无此数\n"); } else { printf("%d 是数组中第 %d 个元素的值\n", target, index+1); } return 0; } ``` 其中,nums数组存放了15个按由大到小排列的数字,target是用户输入的要查找的数,index是该数在数组中的索引,初始值为-1表示没有找到。程序使用for循环逐个遍历数组,如果找到了目标数就记录它的索引,并退出循环。最后判断一下index的值,如果仍然是-1说明目标数不在数组中,否则就输出目标数在数组中的位置。
相关问题

有15个数按小由到大顺序存放在一个数组中,输入一个数,要求用折半查找法找出该数在数组中的下标

### 回答1: 折半查找法也称为二分查找法,它是一种高效的查找算法。 下面是使用折半查找法在已经排好序的数组中查找特定元素的步骤: 1. 确定数组的左、右下标,初始时左下标为0,右下标为数组长度减1。 2. 计算中间位置的下标,即 (左下标 + 右下标) / 2。 3. 如果中间位置的元素等于目标值,则返回该位置的下标。 4. 如果中间位置的元素大于目标值,则目标值可能在左半部分,将右下标移动到中间位置减1。 5. 如果中间位置的元素小于目标值,则目标值可能在右半部分,将左下标移动到中间位置加1。 6. 重复步骤2到步骤5,直到左下标大于右下标,此时目标值不存在于数组中,返回-1。 因此,如果要在已经排好序的包含15个元素的数组中查找一个元素的下标,可以按照以上步骤进行操作,直到找到目标元素的下标或者确认该元素不在数组中。好的,以下是用中文回答您的问题: 这个问题可以使用折半查找法来解决。折半查找法是一种高效的查找算法,适用于已排序的数组。 具体实现方法如下: 1. 将数组按照从小到大的顺序排序。 2. 定义变量 low 和 high 分别表示数组的起始下标和结束下标。 3. 循环执行以下操作: a. 将中间位置的下标 mid 计算出来,即 mid = (low + high) // 2。 b. 如果要查找的数等于数组中下标为 mid 的数,返回 mid。 c. 如果要查找的数小于数组中下标为 mid 的数,说明要查找的数在数组的左半部分,将 high 设为 mid - 1。 d. 如果要查找的数大于数组中下标为 mid 的数,说明要查找的数在数组的右半部分,将 low 设为 mid + 1。 4. 如果循环结束时还没有找到要查找的数,说明该数不存在于数组中,返回 -1。 下面是实现该算法的 Python 代码: ``` def binary_search(nums, target): low, high = 0, len(nums) - 1 while low <= high: mid = (low + high) // 2 if nums[mid] == target: return mid elif nums[mid] > target: high = mid - 1 else: low = mid + 1 return -1 ``` 您可以将要查找的数和数组作为函数的参数进行调用,函数将返回要查找的数在数组中的下标,如果不存在则返回 -1。 ### 回答2: 折半查找法又称二分查找法,是一种高效的查找算法,适用于有序的数组。 假设给定的数组为arr,要查找的数为num,数组中元素个数为n。则折半查找法的基本思路如下: 1. 取数组中间位置mid,比较arr[mid]和num的大小关系 2. 如果arr[mid]等于num,直接返回mid,查找成功; 3. 如果arr[mid]大于num,则在左侧数组中继续查找(由于数组已经按小到大排序,因此左侧数组的最后一个元素下标为mid-1,右侧数组的第一个元素下标为mid+1); 4. 如果arr[mid]小于num,则在右侧数组中继续查找; 5. 重复1-4步,直到找到num或者左侧数组下标大于右侧数组下标,此时查找失败。 根据上述思路,可以设计下面的算法: ``` int binarySearch(int arr[], int n, int num) { int left = 0, right = n - 1; while(left <= right) { int mid = (left + right) / 2; if(arr[mid] == num) { return mid; } if(arr[mid] > num) { right = mid - 1; } else { left = mid + 1; } } return -1; // 查找失败,返回-1 } ``` 其中,n为数组元素个数,left和right为数组左右边界。 假设有15个数存放在数组arr中,并已经按小到大排序,要查找的数为num,则可以直接调用binarySearch函数找到num在arr数组中的下标。 示例代码如下: ``` #include <stdio.h> int binarySearch(int arr[], int n, int num); int main() { int arr[15] = {1, 3, 5, 7, 9, 11, 13, 15, 17, 19, 21, 23, 25, 27, 29}; int n = 15, num, pos; printf("请输入要查找的数:"); scanf("%d", &num); pos = binarySearch(arr, n, num); if(pos == -1) { printf("查找失败,数%d不在数组中\n", num); } else { printf("数%d在数组中的下标为%d\n", num, pos); } return 0; } int binarySearch(int arr[], int n, int num) { int left = 0, right = n - 1; while(left <= right) { int mid = (left + right) / 2; if(arr[mid] == num) { return mid; } if(arr[mid] > num) { right = mid - 1; } else { left = mid + 1; } } return -1; // 查找失败,返回-1 } ``` ### 回答3: 折半查找,也称二分查找,是一种高效而简单的查找算法。它的基本思想是:将有序表分成两个部分,然后查找表中间位置的元素,如果该元素值与查找关键字相等,就查找成功;否则根据它与查找关键字的大小关系,确定下一步查找的区间,不断缩小区间范围,直到查找到关键字或查找区间为空为止。 按照题目中的要求,我们可以先定义一个包含15个数的数组,并将它按从小到大的顺序排好。 接着,我们可以编写一个函数实现折半查找的功能。该函数接受两个参数:要查找的数和待查找的数组。具体实现过程如下: 1. 初始化左边界 left 和右边界 right,分别为 0 和 14。 2. 如果 left > right,说明数组中没有要查找的数,返回 -1。 3. 计算中间元素的下标 mid,mid = (left + right) / 2。 4. 如果中间元素的值等于要查找的数,返回 mid。 5. 如果中间元素的值大于要查找的数,则在左半部分继续查找,将右边界缩小为 mid-1。 6. 如果中间元素的值小于要查找的数,则在右半部分继续查找,将左边界增大为 mid+1。 7. 重复执行步骤 2 - 6,直到找到要查找的数或数组为空。 最终,我们可以在主函数中调用该函数,输入要查找的数,并输出它在数组中的下标位置。 总的来说,折半查找法是一种效率较高的查找算法,可以在很短的时间内找到数组中的目标元素。但是它有一个前提条件,就是数组必须是排好序的。因此,在使用该算法时,我们必须注意先对数组进行排序。

用c++写有15个数按小由到大顺序存放在一个数组中,输入一个数,要求用折半查找法找出该数在数组中的下标。

好的,下面是使用C++实现的代码: ```c++ #include <iostream> using namespace std; int binarySearch(int arr[], int l, int r, int x) { while (l <= r) { int m = l + (r - l) / 2; // Check if x is present at mid if (arr[m] == x) return m; // If x greater, ignore left half if (arr[m] < x) l = m + 1; // If x is smaller, ignore right half else r = m - 1; } // if we reach here, then element was not present return -1; } int main() { int arr[15] = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15}; int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); int x; cout << "Enter a number to search: "; cin >> x; int result = binarySearch(arr, 0, n - 1, x); (result == -1) ? cout << "Element is not present in array" : cout << "Element is present at index " << result; return 0; } ``` 代码中,我们首先定义了一个长度为15的数组,然后输入一个要查找的数x,调用`binarySearch`函数进行折半查找,最后输出结果。`binarySearch`函数使用while循环实现了折半查找算法,如果找到了就返回下标,找不到就返回-1。

相关推荐

最新推荐

recommend-type

藏经阁-应用多活技术白皮书-40.pdf

本资源是一份关于“应用多活技术”的专业白皮书,深入探讨了在云计算环境下,企业如何应对灾难恢复和容灾需求。它首先阐述了在数字化转型过程中,容灾已成为企业上云和使用云服务的基本要求,以保障业务连续性和数据安全性。随着云计算的普及,灾备容灾虽然曾经是关键策略,但其主要依赖于数据级别的备份和恢复,存在数据延迟恢复、高成本以及扩展性受限等问题。 应用多活(Application High Availability,简称AH)作为一种以应用为中心的云原生容灾架构,被提出以克服传统灾备的局限。它强调的是业务逻辑层面的冗余和一致性,能在面对各种故障时提供快速切换,确保服务不间断。白皮书中详细介绍了应用多活的概念,包括其优势,如提高业务连续性、降低风险、减少停机时间等。 阿里巴巴作为全球领先的科技公司,分享了其在应用多活技术上的实践历程,从早期集团阶段到云化阶段的演进,展示了企业在实际操作中的策略和经验。白皮书还涵盖了不同场景下的应用多活架构,如同城、异地以及混合云环境,深入剖析了相关的技术实现、设计标准和解决方案。 技术分析部分,详细解析了应用多活所涉及的技术课题,如解决的技术问题、当前的研究状况,以及如何设计满足高可用性的系统。此外,从应用层的接入网关、微服务组件和消息组件,到数据层和云平台层面的技术原理,都进行了详尽的阐述。 管理策略方面,讨论了应用多活的投入产出比,如何平衡成本和收益,以及如何通过能力保鲜保持系统的高效运行。实践案例部分列举了不同行业的成功应用案例,以便读者了解实际应用场景的效果。 最后,白皮书展望了未来趋势,如混合云多活的重要性、应用多活作为云原生容灾新标准的地位、分布式云和AIOps对多活的推动,以及在多云多核心架构中的应用。附录则提供了必要的名词术语解释,帮助读者更好地理解全文内容。 这份白皮书为企业提供了全面而深入的应用多活技术指南,对于任何寻求在云计算时代提升业务韧性的组织来说,都是宝贵的参考资源。
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

MATLAB矩阵方程求解与机器学习:在机器学习算法中的应用

![matlab求解矩阵方程](https://img-blog.csdnimg.cn/041ee8c2bfa4457c985aa94731668d73.png) # 1. MATLAB矩阵方程求解基础** MATLAB中矩阵方程求解是解决线性方程组和矩阵方程的关键技术。本文将介绍MATLAB矩阵方程求解的基础知识,包括矩阵方程的定义、求解方法和MATLAB中常用的求解函数。 矩阵方程一般形式为Ax=b,其中A为系数矩阵,x为未知数向量,b为常数向量。求解矩阵方程的过程就是求解x的值。MATLAB提供了多种求解矩阵方程的函数,如solve、inv和lu等。这些函数基于不同的算法,如LU分解
recommend-type

触发el-menu-item事件获取的event对象

触发`el-menu-item`事件时,会自动传入一个`event`对象作为参数,你可以通过该对象获取触发事件的具体信息,例如触发的元素、鼠标位置、键盘按键等。具体可以通过以下方式获取该对象的属性: 1. `event.target`:获取触发事件的目标元素,即`el-menu-item`元素本身。 2. `event.currentTarget`:获取绑定事件的元素,即包含`el-menu-item`元素的`el-menu`组件。 3. `event.key`:获取触发事件时按下的键盘按键。 4. `event.clientX`和`event.clientY`:获取触发事件时鼠标的横纵坐标
recommend-type

藏经阁-阿里云计算巢加速器:让优秀的软件生于云、长于云-90.pdf

阿里云计算巢加速器是阿里云在2022年8月飞天技术峰会上推出的一项重要举措,旨在支持和服务于企业服务领域的创新企业。通过这个平台,阿里云致力于构建一个开放的生态系统,帮助软件企业实现从云端诞生并持续成长,增强其竞争力。该加速器的核心价值在于提供1对1的技术专家支持,确保ISV(独立软件供应商)合作伙伴能获得与阿里云产品同等的技术能力,从而保障用户体验的一致性。此外,入选的ISV还将享有快速在钉钉和云市场上线的绿色通道,以及与行业客户和投资机构的对接机会,以加速业务发展。 活动期间,包括百奥利盟、极智嘉、EMQ、KodeRover、MemVerge等30家企业成为首批计算巢加速器成员,与阿里云、钉钉以及投资界专家共同探讨了技术进步、产品融合、战略规划和资本市场的关键议题。通过这次合作,企业可以借助阿里云的丰富资源和深厚技术实力,应对数字化转型中的挑战,比如精准医疗中的数据处理加速、物流智慧化的升级、数字孪生的普及和云原生图数据库的构建。 阿里云计算巢加速器不仅是一个技术支持平台,也是企业成长的催化剂。它通过举办类似2023年2月的集结活动,展示了如何通过云计算生态的力量,帮助企业在激烈的竞争中找到自己的定位,实现可持续发展。参与其中的优秀企业如神策和ONES等,都在这个平台上得到了加速和赋能,共同推动了企业服务领域的创新与进步。总结来说,阿里云计算巢加速器是一个集技术、资源和生态支持于一体的全方位服务平台,旨在帮助企业软件产业在云端绽放光彩。
recommend-type

"互动学习:行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动,互动学习以行动为中心的强化学习学会互动,互动学习,以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授:智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授,大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授,Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士,Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先,我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔,"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲,你知道在这篇论文的(许多)错误中,你是我可以依
recommend-type

MATLAB矩阵方程求解与数据分析:在数据分析中的应用与案例

![MATLAB矩阵方程求解与数据分析:在数据分析中的应用与案例](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/007dbf114cd10afca3ca66b45196c658.png) # 1. MATLAB矩阵方程求解理论基础** MATLAB中矩阵方程求解是数值分析中一个重要的课题。矩阵方程的形式一般为`Ax = b`,其中`A`是一个系数矩阵,`x`是未知向量,`b`是常数向量。求解矩阵方程的方法有很多,包括直接求解法和迭代求解法。 直接求解法通过对系数矩阵`A`进行分解,将矩阵方程转化为求解三角形方程组或线性方程组,从而得到未知向量`x`。常见
recommend-type

abap dialog单选框画屏

在ABAP中,可以使用Dialog Programming来创建屏幕和用户界面。要创建一个ABAP Dialog单选框画屏,可以按照以下步骤进行操作: 1. 首先,在ABAP编辑器中创建一个新的屏幕画面(Screen Painter)。 2. 在屏幕画面上,选择“元素”工具栏中的“单选按钮”(Radio Button)工具。 3. 在屏幕上点击并拖动鼠标,绘制一个单选按钮的区域。 4. 在属性窗口中,为单选按钮指定一个唯一的名称和描述。 5. 可以选择设置单选按钮的默认状态(选中或未选中)。 6. 如果需要,可以在屏幕上添加其他的单选按钮。 7. 完成屏幕设计后,保存并激活屏幕画面。 在A
recommend-type

藏经阁-玩转AIGC与应用部署-92.pdf

"《藏经阁-玩转AIGC与应用部署-92》是一本专为阿里云开发者设计的电子手册,聚焦于人工智能生成内容(AIGC)在传媒、电商、影视等行业中的应用与技术探讨。作者张亦驰(怀潜)和丁小虎(脑斧),以及阿里云的AnalyticDB、函数计算FC和大数据AI技术团队,共同分享了五篇深度技术文章。 书中的内容涵盖了以下几个关键知识点: 1. AIGC基础与应用:介绍了AIGC如何作为新兴的内容生产方式,通过大模型技术提高内容生产和创新性,如基于大模型的创作工具在实际场景中的应用。 2. 大模型实战:书中详细展示了如何利用Hologres(云数据库)结合大模型,如ChatGPT,来解决商家问题,实现智能化客服。通过Hologres+大模型,商家可以更高效地获取答案,提升服务质量。 3. AnalyticDB与LLM(大语言模型):阐述了如何利用AnalyticDB(ADB)构建企业专属的AIGC Chatbot,增强企业的自动化沟通能力。 4. 生产力提升:讨论了大模型如何解放人类生产力,从理论层面揭示了AIGC从概念到实际应用的转变,展现了其在内容生产中的革新作用。 5. 云产品部署实践:提供了具体的操作指南,例如5分钟内如何使用函数计算FC部署StableDiffusion服务,以及如何通过PAI一键部署AI绘画应用,让读者能够快速上手并进行云上实践。 6. 试用与学习资源:书中还鼓励读者尝试模型在线服务PAI-EAS和函数计算FC的免费试用,以便更好地理解和运用AIGC技术。 《藏经阁》不仅是技术指南,也是AIGC入门者和进阶者的宝典,帮助读者理解AIGC在智能时代的重要性和广泛应用,引导他们探索并掌握云上技术部署的实际操作。通过阅读这本书,读者不仅能深入了解AIGC的潜力,还能掌握阿里云提供的相关云产品,推动内容生产行业的创新发展。"
recommend-type

关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年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 pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩