获取两数之间整数及字符串中的最大数

版权申诉
RAR格式 | 726B | 更新于2024-11-13 | 145 浏览量 | 0 下载量 举报
收藏
标题解释: 该标题“2numbersandmaxofstring.rar_between”暗示了两个主要功能的集合。首先,“2numbers”部分可能指的是程序能够处理或生成在两个给定整数之间的整数序列。其次,“maxofstring”部分可能意味着程序能够从一个字符串中找出最大或最重要的元素,比如最大字符、最大数值等。而“rar_between”可能是文件压缩格式的后缀名,表明这些文件是被压缩在一个名为“rar”的压缩包中。因此,整体标题表明这个资源文件包含了处理数值和字符串的程序代码。 描述解释: 描述中提到的“Programs get you whole numbers between 2 numbers after you input”指的是一个程序可以接受用户输入的两个整数,并生成这两个整数之间的所有整数序列。这涉及到编程中的循环结构、条件判断以及输入输出操作。而“the maximum one from a string”则指出另一个功能是能够处理字符串,并从中提取出最大值或最大的字符。这可能需要对字符串中的每个字符进行比较,找出数值最大或字典序最大的字符。 标签解释: “between”作为标签,说明该集合中的程序可能都与“范围”或“区间”有关。这可能指的是程序能够处理在一定数值范围内的数值操作,如排序、查找、生成区间内的数值序列等。 文件名称列表解释: 1. 文件“avebarasınadkileriyazdir.c”可能是一个C语言程序文件,从文件名可以推测该程序的用途是输出或者打印某个特定区间内的数值。根据标题和描述的解释,它可能涉及到用户输入两个整数,然后程序输出这两个整数之间所有整数的序列。 2. 文件“dizi maksimum sayi.c”则可能是一个C语言程序文件,字面意思是“数组中的最大数”。这个文件很可能包含了代码逻辑来处理字符串或者数值数组,并找出其中的最大值。根据描述,它可能用于从用户提供的字符串中找到数值最大的字符或从数值数组中找到最大的数字。 综合以上信息,该资源文件集合可能包含以下知识点: 1. 基本的输入输出操作:用户界面设计,使程序能够接收和响应用户的输入,并向用户显示结果。 2. 循环结构:理解如何使用循环来遍历一系列的数值,例如for循环或while循环。 3. 条件判断:程序需要能够根据用户的输入比较数值,并做出判断,如判断一个数是否在两个特定数值之间。 4. 数值比较:涉及基本的数值比较,如判断一个数是否大于、小于或等于另一个数。 5. 字符串处理:涉及如何在C语言中处理字符串,包括遍历字符串中的字符,比较字符,以及可能的字符到数值的转换。 6. 最大值查找:编写算法来从一组数或者一个字符串中找出最大值,这可能需要实现排序算法或者直接比较。 7. 数据类型和变量:理解在C语言中如何声明变量和定义数据类型,特别是整数类型。 8. 数组:使用数组存储一系列的数值,并能够在数组中进行查找和比较操作。 通过这些知识点的学习和应用,用户可以编写出符合描述要求的C语言程序。这些程序不仅能够处理数值范围内的输出,也能够从字符串中识别出最大值,满足了标题、描述和标签中提到的功能。
身份认证 购VIP最低享 7 折!
30元优惠券

相关推荐

filetype

翻译代码:#计算代价 def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

82 浏览量
filetype

fig, ax = plt.subplots() ax.plot(RV_5.index, RV_5['RV_5min'], color='black', label='Actual') ax.fill_between(RV_5.index, RV_5['RV_5min'] - forecast_error, RV_5['RV_5min'] + forecast_error, alpha=0.2, color='blue', label='无ps置信区间') ax.fill_between(RV_5.index, conf_int_lower, conf_int_upper, alpha=0.2, color='green', label='有ps置信区间') ax.set_title('Prediction Intervals') ax.set_xlabel('Time') ax.set_ylabel('RV_5min') plt.legend() plt.show() fig, ax = plt.subplots() ax.plot(RV_5.index, RV_5['RV_5min'], color='black', label='Actual') ax.fill_between(RV_5.index, RV_5['RV_5min'] - forecast_error, RV_5['RV_5min'] + forecast_error, alpha=0.2, color='blue', label='无ps置信区间') ax.fill_between(RV_5.index, conf_int_lower, conf_int_upper, alpha=0.2, color='green', label='有ps置信区间') fig, ax = plt.subplots() ax.plot(RV_5.index, RV_5['RV_5min'], color='black', label='Actual') ax.fill_between(RV_5.index, RV_5['RV_5min'] - forecast_error, RV_5['RV_5min'] + forecast_error, alpha=0.2, color='blue', label='无ps置信区间') ax.fill_between(RV_5.index, conf_int_lower, conf_int_upper, alpha=0.2, color='green', label='有ps置信区间') fig, ax = plt.subplots() ax.plot(RV_5.index, RV_5['RV_5min'], color='black', label='Actual') ax.fill_between(RV_5.index, RV_5['RV_5min'] - forecast_error, RV_5['RV_5min'] + forecast_error, alpha=0.2, color='blue', label='无ps置信区间') ax.fill_between(RV_5.index, conf_int_lower, conf_int_upper, alpha=0.2, color='green', label='有ps置信区间') fig, ax = plt.subplots() ax.plot(RV_5.index, RV_5['RV_5min'], color='black', label='Actual') ax.fill_between(RV_5.index, RV_5['RV_5min'] - forecast_error, RV_5['RV_5min'] + forecast_error, alpha=0.2, color='blue', label='无ps置信区间') ax.fill_between(RV_5.index, conf_int_lower, conf_int_upper, alpha=0.2, color='green', label='有ps置信区间') 怎么将两个ax.fill_between画在一幅图上,不相互遮挡,

116 浏览量
filetype

优化这段代码:def calTravelCost(route_list,model): timetable_list=[] distance_of_routes=0 time_of_routes=0 obj=0 for route in route_list: timetable=[] vehicle=model.vehicle_dict[route[0]] travel_distance=0 travel_time=0 v_type = route[0] free_speed=vehicle.free_speed fixed_cost=vehicle.fixed_cost variable_cost=vehicle.variable_cost for i in range(len(route)): if i == 0: next_node_id=route[i+1] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[v_type,next_node_id]/free_speed departure=max(0,model.demand_dict[next_node_id].start_time-travel_time_between_nodes) timetable.append((int(departure),int(departure))) elif 1<= i <= len(route)-2: last_node_id=route[i-1] current_node_id=route[i] current_node = model.demand_dict[current_node_id] travel_time_between_nodes=model.distance_matrix[last_node_id,current_node_id]/free_speed arrival=max(timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes,current_node.start_time) departure=arrival+current_node.service_time timetable.append((int(arrival),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id, current_node_id]/free_speed+\ + max(current_node.start_time - arrival, 0) else: last_node_id = route[i - 1] travel_time_between_nodes = model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed departure = timetable[-1][1]+travel_time_between_nodes timetable.append((int(departure),int(departure))) travel_distance += model.distance_matrix[last_node_id,v_type] travel_time += model.distance_matrix[last_node_id,v_type]/free_speed distance_of_routes+=travel_distance time_of_routes+=travel_time if model.opt_type==0: obj+=fixed_cost+travel_distance*variable_cost else: obj += fixed_cost + travel_time *variable_cost timetable_list.append(timetable) return timetable_list,time_of_routes,distance_of_routes,obj

111 浏览量