打印9行倒三角形图形c语言
时间: 2024-10-08 07:08:28 浏览: 94
在 C 语言中，我们可以使用循环结构来打印出一个简单的 9 行倒三角形。这里是一个基本的示例：
```c
#include <stdio.h>
void print_triangle(int n) {
int i, j;
for (i = 1; i <= n; ++i) {
// 主要的打印部分
for (j = 0; j < i; ++j) {
printf(" ");
}
// 输出当前行的星号
for (j = 0; j < 2 * i - 1; ++j) {
printf("*");
}
printf("\n"); // 换行
}
}
int main() {
int rows = 9;
print_triangle(rows);
return 0;
}
```
这个程序会打印出一个有 9 行的倒三角形，每行的空格数量从上到下逐渐减少，而星号的数量则逐行增加。
运行这个程序，你会看到类似这样的输出：
```
*
***
*****
*******
*********
***********
*************
```
相关问题
c语言打印三角形图形
以下是使用C语言打印三角形图形的示例代码：
```c
#include <stdio.h>
int main() {
int rows, i, j;
printf("Enter the number of rows: ");
scanf("%d", &rows);
for (i = 1; i <= rows; i++) {
for (j = 1; j <= i; j++) {
printf("* ");
}
printf("\n");
}
return 0;
}
```
在该代码中，我们使用两个嵌套循环来打印三角形图形。外部循环用于控制行数，而内部循环用于在每一行中打印星号。第一个内部循环打印星号，第二个内部循环打印空格。最后，我们在每行末尾打印一个换行符来将图形输出到新的一行。
您可以根据需要更改代码中的行数变量来打印不同大小的三角形。
打印杨辉三角形（c语言）
杨辉三角，也称为帕斯卡三角，是一种经典的数学图形，每一行都是前一行的数字之和，从0、1开始，呈对称分布。以下是使用C语言打印杨辉三角的一个简单示例：
```c
#include <stdio.h>
// 功能：打印指定大小的杨辉三角
void printPascalTriangle(int n) {
for (int i = 0; i <= n; ++i) { // 遍历每一行
// 输出空格，保持三角形的形状
for (int j = 0; j < i; ++j)
printf(" ");
// 输出当前行的数
for (int k = 0; k <= i; ++k) {
if (k == 0 || k == i)
printf("%d", 1);
else
printf("%d ", pascal[i][k]);
}
// 换行
printf("\n");
}
}
// 计算并存储杨辉三角的值
int** pascal = NULL;
int** createPascal(int n) {
int** arr = malloc(n * sizeof(int*));
for (int i = 0; i < n; ++i) {
arr[i] = malloc((n + 1) * sizeof(int));
arr[i][0] = arr[i][n - 1] = 1; // 第0行和第n行全为1
if (i > 0) {
for (int j = 1; j < n; ++j)
arr[i][j] = arr[i - 1][j - 1] + arr[i - 1][j];
}
}
return arr;
}
int main() {
int size;
printf("Enter the number of rows for Pascal's triangle: ");
scanf("%d", &size);
// 初始化并计算杨辉三角
pascal = createPascal(size);
// 打印三角形
printPascalTriangle(size);
// 清理内存
for (int i = 0; i < size; ++i)
free(pascal[i]);
free(pascal);
return 0;
}
```
运行这个程序时，它会提示用户输入杨辉三角的行数，然后打印出相应的三角形。
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5. 自定义下载：用户可以自定义下载任务，例如仅下载图片、视频或其他特定类型的文件。
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8. 离线浏览：下载的网站可以在离线状态下浏览，这对于需要测试网站在不同环境下的表现的情况十分有用。
9. 备份功能：Teleport Pro可以用来备份网站，确保重要数据的安全。
在实际使用此类工具时，需要注意以下几点：
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2. **通用数据连接池的概念**：
当提到“通用数据连接池”时，它意味着这种连接池不仅支持单一类型的数据库（如MySQL、Oracle等），而且能够适应多种不同数据库系统。设计一个通用的数据连接池通常需要抽象出一套通用的接口和协议，使得连接池可以兼容不同的数据库驱动和连接方式。
3. **连接池的优点**：
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9. **连接池的配置和优化**：
连接池的性能与连接池的配置密切相关。需要根据实际的应用负载和数据库性能来调整连接池的参数。例如，在高并发的场景下，可能需要增加连接池中连接的数量。另外，适当的线程池策略也可以帮助连接池更好地服务于多线程环境。
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- [^3]: CNN与全连接神经网络的区别：至少有一个卷积层提取特征；神经元局部连接和权值共享，减少参数数
基于ASP的深度学习网站导航系统功能详解
从给定文件中我们可以提取以下IT知识点：
### 标题知识点
#### "ASP系统篇"
- **ASP技术介绍**：ASP（Active Server Pages）是一种服务器端的脚本环境，用于创建动态交互式网页。ASP允许开发者将HTML网页与服务器端脚本结合，使用VBScript或JavaScript等语言编写代码，以实现网页内容的动态生成。
- **ASP技术特点**：ASP适用于小型到中型的项目开发，它可以与数据库紧密集成，如Microsoft的Access和SQL Server。ASP支持多种组件和COM（Component Object Model）对象，使得开发者能够实现复杂的业务逻辑。
#### "深度学习网址导航系统"
- **深度学习概念**：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深层的神经网络来模拟人类大脑的工作方式，以实现对数据的高级抽象和学习。
- **系统功能与深度学习的关系**：该标题可能意味着系统在进行网站分类、搜索优化、内容审核等方面采用了深度学习技术，以提供更智能、自动化的服务。然而，根据描述内容，实际上系统并没有直接使用深度学习技术，而是提供了一个传统的网址导航服务，可能是命名上的噱头。
### 描述知识点
#### "全后台化管理，操作简单"
- **后台管理系统的功能**：后台管理系统允许网站管理员通过Web界面执行管理任务，如内容更新、用户管理等。它通常要求界面友好，操作简便，以适应不同技术水平的用户。
#### "栏目无限分类，自由添加，排序，设定是否前台显示"
- **动态网站结构设计**：这意味着网站结构具有高度的灵活性，支持创建无限层级的分类，允许管理员自由地添加、排序和设置分类的显示属性。这种设计通常需要数据库支持动态生成内容。
#### "各大搜索和站内搜索随意切换"
- **搜索引擎集成**：网站可能集成了外部搜索引擎（如Google、Bing）和内部搜索引擎功能，让用户能够方便地从不同来源获取信息。
#### "网站在线提交、审阅、编辑、删除"
- **内容管理系统的功能**：该系统提供了一个内容管理平台，允许用户在线提交内容，由管理员进行审阅、编辑和删除操作。
#### "站点相关信息后台动态配置"
- **动态配置机制**：网站允许管理员通过后台系统动态调整各种配置信息，如网站设置、参数调整等，从而实现快速的网站维护和更新。
#### "自助网站收录，后台审阅"
- **网站收录和审核机制**：该系统提供了一套自助收录流程，允许其他网站提交申请，由管理员进行后台审核，决定是否收录。
#### "网站广告在线发布"
- **广告管理功能**：网站允许管理员在线发布和管理网站广告位，以实现商业变现。
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#### "重写后台网址分类管理"
- **系统优化与重构**：提到了后台网址分类管理功能的重写，这可能意味着系统进行了一次重要的更新，以修复前一个版本的错误，并提高性能。
### 标签知识点
#### "ASP web 源代码 源码"
- **ASP程序开发**：标签表明这是一个ASP语言编写的网站源代码，可能是一个开源项目，供开发者下载、研究或部署到自己的服务器上。
### 压缩包子文件名称列表知识点
#### "深度学习(asp)网址导航程序"
- **文件内容和类型**：文件列表中提到的“深度学习(asp)网址导航程序”表明这是一个ASP语言编写的网址导航系统程序，可能包含了系统安装和配置需要的所有源文件。
通过以上分析，我们可以得出这个ASP系统是一个传统的网址导航系统，以后台管理为核心功能，并没有实际运用到深度学习技术。系统的主要功能包括对网站内容、分类、搜索引擎、广告位、以及其他网站相关信息的管理。它可能还提供了一个平台，供用户提交网址，供管理员审核并收录到导航中。源代码可能以ASP语言编写，并在文件中包含了所有必要的程序文件。
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- 引用[1]：提到Transformer模型的计算时间复杂度主要由自注意力机制的O(n²·d)决定。
- 引用[2]：详细解释了注意力机制的计算复杂度，包括QK转置的复杂度为O(N²d)，内存需求为N² + Nd。
- 引用[3]：提到原始注意力机制的时间复杂度为O(n²d)，并讨论了优化方法如稀疏注意力和线性注意力。
- 引用[4]：涉及多头注意力的未来趋势，但没有直接给出计算方法。
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