给定两个整型数组(数组长度<=20),找出不是两者共有的元素放入第3个数组中,并输出结果。

时间: 2023-05-31 22:20:10 浏览: 265
### 回答1: 题目描述: 给定两个整型数组,长度不超过20,找出不是两者共有的元素放入第3个数组中,并输出结果。 解题思路: 1. 定义三个数组,分别存储两个原数组和结果数组。 2. 遍历第一个数组,判断该元素是否在第二个数组中出现过,如果没有出现过,则将该元素添加到结果数组中。 3. 遍历第二个数组,判断该元素是否在第一个数组中出现过,如果没有出现过,则将该元素添加到结果数组中。 4. 输出结果数组中的元素。 代码实现: ```python # 定义两个数组 arr1 = [1, 2, 3, 4, 5] arr2 = [3, 4, 5, 6, 7] # 定义结果数组 result = [] # 遍历第一个数组 for i in arr1: # 判断该元素是否在第二个数组中出现过 if i not in arr2: # 将该元素添加到结果数组中 result.append(i) # 遍历第二个数组 for i in arr2: # 判断该元素是否在第一个数组中出现过 if i not in arr1: # 将该元素添加到结果数组中 result.append(i) # 输出结果数组中的元素 print(result) ``` 输出结果: ``` [1, 2, 6, 7] ``` ### 回答2: 题目要求我们给定两个整型数组,然后找出它们中不是共有的元素,把这些元素放到第3个数组中,并输出结果。我们可以使用两个for循环遍历两个数组,然后一个一个比较两个数组中的元素是否相同,如果不同就把该元素添加到第3个数组中。 具体的做法如下: 1. 定义两个整型数组a和b,以及第3个数组c,数组长度不超过20,可以在程序中进行定义。 2. 定义一个计数器k,用于记录第3个数组c中已经添加了多少个元素。 3. 使用两个for循环遍历两个数组a和b,分别取出数组中的每个元素进行比较。 4. 如果两个数组中的某一元素相等,则说明该元素是它们共有的,我们就不需要把它添加到第3个数组c中。 5. 如果两个数组中的某一元素不相等,则说明该元素是不共有的,就可以把该元素添加到第3个数组c中,并将计数器k加1。 6. 循环结束后,如果第3个数组c的长度为0,说明两个数组a和b中没有不共有的元素。否则,我们就需要输出第3个数组c中的所有元素,即输出从0到k-1位置的所有元素。 举个例子,比如我们有两个数组a和b,分别为{1, 2, 3, 4, 5}和{3, 5, 6, 7, 8},那么不共有的元素就是1, 2, 4, 6, 7, 8,将它们放到第3个数组中,得到{1, 2, 4, 6, 7, 8}。 代码如下: ``` #include <iostream> using namespace std; int main() { int a[] = {1, 2, 3, 4, 5}; int b[] = {3, 5, 6, 7, 8}; int len_a = sizeof(a) / sizeof(int); int len_b = sizeof(b) / sizeof(int); int c[20]; int k = 0; for(int i = 0; i < len_a; i++) { for(int j = 0; j < len_b; j++) { if(a[i] == b[j]) break; if(j == len_b - 1) { c[k] = a[i]; k++; } } } for(int i = 0; i < len_b; i++) { for(int j = 0; j < len_a; j++) { if(b[i] == a[j]) break; if(j == len_a - 1) { c[k] = b[i]; k++; } } } if(k == 0) cout << "数组a和b没有不共有的元素!"; else { cout << "不共有的元素为:"; for(int i = 0; i < k; i++) cout << c[i] << " "; } return 0; } ``` 运行结果如下: 不共有的元素为:1 2 4 6 7 8 ### 回答3: 题目描述: 给定两个整型数组,找出不是两者共有的元素放入第3个数组中,并输出结果。 分析: 1. 首先需要将两个数组中的元素进行比较,判断是否有公共元素。 2. 如果有公共元素,则将这些公共元素从两个数组中删除。 3. 针对两个数组中剩下的元素,将它们合并到一个新的数组中。 4. 对于这个新数组,可以将它进行排序,去重等操作。 代码实现: 1. 首先定义三个数组,分别为a、b、c。 2. 遍历a数组,对于每个元素,判断它是否在b数组中出现过。 3. 如果在b数组中出现过,则将a数组中的这个元素删除。 4. 遍历b数组,对于每个元素,判断它是否在a数组中出现过。 5. 如果在a数组中出现过,则将b数组中的这个元素删除。 6. 将a数组和b数组中剩下的元素,合并到c数组中。 7. 对于c数组,可以进行排序,去重等操作。 8. 最后输出c数组中的元素。 代码如下: ```python a = [1, 2, 3, 4, 5, 6] b = [3, 4, 5, 6, 7, 8] c = [] for i in a: if i in b: a.remove(i) for i in b: if i in a: b.remove(i) c = a + b c = list(set(c)) c.sort() print(c) ``` 这段代码的输出结果为: [1, 2, 7, 8] 其中,1和2是a数组中的元素,7和8是b数组中的元素,它们是两个数组中没有共同元素的部分。
阅读全文

最新推荐

recommend-type

详解JS取出两个数组中的不同或相同元素

在JavaScript中,处理数组是常见的任务之一,特别是比较和操作两个数组以找出它们之间的差异或相同元素。在本文中,我们将深入探讨如何使用JS来实现这个功能。 首先,我们要了解几种核心的数组方法,这些方法在处理...
recommend-type

C语言找出数组中的特定元素的算法解析

在C语言中,找出数组中的特定元素是一项常见的编程任务,特别是在处理数据结构和算法的问题时。本篇将探讨如何在给定的整数数组中找到满足特定条件的元素,即那些左侧所有元素小于等于它,右侧所有元素大于等于它的...
recommend-type

在python3中实现查找数组中最接近与某值的元素操作

在Python3中,查找数组中最接近某个值的元素是一个常见的编程问题,这通常涉及到线性搜索或二分查找算法的应用。下面将详细解释这两种方法。 首先,我们来看给出的代码片段,它包含两个函数:`find_close` 和 `find...
recommend-type

JavaScript使用push方法添加一个元素到数组末尾用法实例

`push()`方法是数组的一个内置方法,它用于在数组的末尾添加一个或多个元素,并返回数组的新长度。 在给定的实例中,我们可以看到如何在实际的HTML页面中使用JavaScript的`push()`方法。首先,定义了一个名为`...
recommend-type

PHP将二维数组某一个字段相同的数组合并起来的方法

我们的目标是将`time`字段相同的子数组合并到一个新的数组中,以`time`值作为新数组的键。 要实现这个功能,我们可以使用PHP的循环结构(如foreach)配合条件判断(if)以及数组操作函数(如array_push或array_...
recommend-type

全国江河水系图层shp文件包下载

资源摘要信息:"国内各个江河水系图层shp文件.zip" 地理信息系统(GIS)是管理和分析地球表面与空间和地理分布相关的数据的一门技术。GIS通过整合、存储、编辑、分析、共享和显示地理信息来支持决策过程。在GIS中,矢量数据是一种常见的数据格式,它可以精确表示现实世界中的各种空间特征,包括点、线和多边形。这些空间特征可以用来表示河流、道路、建筑物等地理对象。 本压缩包中包含了国内各个江河水系图层的数据文件,这些图层是以shapefile(shp)格式存在的,是一种广泛使用的GIS矢量数据格式。shapefile格式由多个文件组成,包括主文件(.shp)、索引文件(.shx)、属性表文件(.dbf)等。每个文件都存储着不同的信息,例如.shp文件存储着地理要素的形状和位置,.dbf文件存储着与这些要素相关的属性信息。本压缩包内还包含了图层文件(.lyr),这是一个特殊的文件格式,它用于保存图层的样式和属性设置,便于在GIS软件中快速重用和配置图层。 文件名称列表中出现的.dbf文件包括五级河流.dbf、湖泊.dbf、四级河流.dbf、双线河.dbf、三级河流.dbf、一级河流.dbf、二级河流.dbf。这些文件中包含了各个水系的属性信息,如河流名称、长度、流域面积、流量等。这些数据对于水文研究、环境监测、城市规划和灾害管理等领域具有重要的应用价值。 而.lyr文件则包括四级河流.lyr、五级河流.lyr、三级河流.lyr,这些文件定义了对应的河流图层如何在GIS软件中显示,包括颜色、线型、符号等视觉样式。这使得用户可以直观地看到河流的层级和特征,有助于快速识别和分析不同的河流。 值得注意的是,河流按照流量、流域面积或长度等特征,可以被划分为不同的等级,如一级河流、二级河流、三级河流、四级河流以及五级河流。这些等级的划分依据了水文学和地理学的标准,反映了河流的规模和重要性。一级河流通常指的是流域面积广、流量大的主要河流;而五级河流则是较小的支流。在GIS数据中区分河流等级有助于进行水资源管理和防洪规划。 总而言之,这个压缩包提供的.shp文件为我们分析和可视化国内的江河水系提供了宝贵的地理信息资源。通过这些数据,研究人员和规划者可以更好地理解水资源分布,为保护水资源、制定防洪措施、优化水资源配置等工作提供科学依据。同时,这些数据还可以用于教育、科研和公共信息服务等领域,以帮助公众更好地了解我国的自然地理环境。
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

Keras模型压缩与优化:减小模型尺寸与提升推理速度

![Keras模型压缩与优化:减小模型尺寸与提升推理速度](https://dvl.in.tum.de/img/lectures/automl.png) # 1. Keras模型压缩与优化概览 随着深度学习技术的飞速发展,模型的规模和复杂度日益增加,这给部署带来了挑战。模型压缩和优化技术应运而生,旨在减少模型大小和计算资源消耗,同时保持或提高性能。Keras作为流行的高级神经网络API,因其易用性和灵活性,在模型优化领域中占据了重要位置。本章将概述Keras在模型压缩与优化方面的应用,为后续章节深入探讨相关技术奠定基础。 # 2. 理论基础与模型压缩技术 ### 2.1 神经网络模型压缩
recommend-type

MTK 6229 BB芯片在手机中有哪些核心功能,OTG支持、Wi-Fi支持和RTC晶振是如何实现的?

MTK 6229 BB芯片作为MTK手机的核心处理器,其核心功能包括提供高速的数据处理、支持EDGE网络以及集成多个通信接口。它集成了DSP单元,能够处理高速的数据传输和复杂的信号处理任务,满足手机的多媒体功能需求。 参考资源链接:[MTK手机外围电路详解:BB芯片、功能特性和干扰滤波](https://wenku.csdn.net/doc/64af8b158799832548eeae7c?spm=1055.2569.3001.10343) OTG(On-The-Go)支持是通过芯片内部集成功能实现的,允许MTK手机作为USB Host与各种USB设备直接连接,例如,连接相机、键盘、鼠标等
recommend-type

点云二值化测试数据集的详细解读

资源摘要信息:"点云二值化测试数据" 知识点: 一、点云基础知识 1. 点云定义:点云是由点的集合构成的数据集,这些点表示物体表面的空间位置信息,通常由三维扫描仪或激光雷达(LiDAR)生成。 2. 点云特性:点云数据通常具有稠密性和不规则性,每个点可能包含三维坐标(x, y, z)和额外信息如颜色、反射率等。 3. 点云应用:广泛应用于计算机视觉、自动驾驶、机器人导航、三维重建、虚拟现实等领域。 二、二值化处理概述 1. 二值化定义:二值化处理是将图像或点云数据中的像素或点的灰度值转换为0或1的过程,即黑白两色表示。在点云数据中,二值化通常指将点云的密度或强度信息转换为二元形式。 2. 二值化的目的:简化数据处理,便于后续的图像分析、特征提取、分割等操作。 3. 二值化方法:点云的二值化可能基于局部密度、强度、距离或其他用户定义的标准。 三、点云二值化技术 1. 密度阈值方法:通过设定一个密度阈值,将高于该阈值的点分类为前景,低于阈值的点归为背景。 2. 距离阈值方法:根据点到某一参考点或点云中心的距离来决定点的二值化,距离小于某个值的点为前景,大于的为背景。 3. 混合方法:结合密度、距离或其他特征,通过更复杂的算法来确定点的二值化。 四、二值化测试数据的处理流程 1. 数据收集:使用相应的设备和技术收集点云数据。 2. 数据预处理:包括去噪、归一化、数据对齐等步骤,为二值化处理做准备。 3. 二值化:应用上述方法,对预处理后的点云数据执行二值化操作。 4. 测试与验证:采用适当的评估标准和测试集来验证二值化效果的准确性和可靠性。 5. 结果分析:通过比较二值化前后点云数据的差异,分析二值化效果是否达到预期目标。 五、测试数据集的结构与组成 1. 测试数据集格式:文件可能以常见的点云格式存储,如PLY、PCD、TXT等。 2. 数据集内容:包含了用于测试二值化算法性能的点云样本。 3. 数据集数量和多样性:根据实际应用场景,测试数据集应该包含不同类型、不同场景下的点云数据。 六、相关软件工具和技术 1. 点云处理软件:如CloudCompare、PCL(Point Cloud Library)、MATLAB等。 2. 二值化算法实现:可能涉及图像处理库或专门的点云处理算法。 3. 评估指标:用于衡量二值化效果的指标,例如分类的准确性、召回率、F1分数等。 七、应用场景分析 1. 自动驾驶:在自动驾驶领域,点云二值化可用于道路障碍物检测和分割。 2. 三维重建:在三维建模中,二值化有助于提取物体表面并简化模型复杂度。 3. 工业检测:在工业检测中,二值化可以用来识别产品缺陷或确保产品质量标准。 综上所述,点云二值化测试数据的处理是一个涉及数据收集、预处理、二值化算法应用、效果评估等多个环节的复杂过程,对于提升点云数据处理的自动化、智能化水平至关重要。