从键盘输入5个整数存放到数组中，输出这5个整数中的最大值和最小值，用C语言
时间: 2024-12-16 08:32:57 浏览: 261
在C语言中，你可以使用`scanf`函数从键盘输入五个整数，并存储到数组中，然后通过遍历数组找到最大值和最小值。这里是一个简单的示例程序：
```c
#include <stdio.h>
int main() {
int num[5]; // 定义一个包含5个元素的整数数组
int max = num[0], min = num[0]; // 初始化最大值和最小值为数组的第一个元素
// 从键盘读取5个整数
for (int i = 0; i < 5; i++) {
scanf("%d", &num[i]); // 读取用户输入并保存到数组相应位置
if (i > 0) { // 如果不是第一个元素，更新最大值和最小值
if (num[i] > max) {
max = num[i];
}
if (num[i] < min) {
min = num[i];
}
}
}
printf("最大值: %d\n", max);
printf("最小值: %d\n", min);
return 0;
}
```
在这个程序中，我们首先假设数组的第一个元素是最大值和最小值，然后逐个比较后续输入的数，如果发现更大的或更小的数，就更新相应的变量。
相关问题
用c语言编程从键盘输入10个整数并保存到数组，输出10个整数中的最大值及其下标，最小值及其下标
```c
#include <stdio.h>
#define MAX_NUM 10
int main()
{
int num[MAX_NUM];
int i, max, min, max_index, min_index;
printf("请输入%d个整数：\n", MAX_NUM);
for (i = 0; i < MAX_NUM; i++)
{
scanf("%d", &num[i]);
}
max = min = num[0];
max_index = min_index = 0;
for (i = 1; i < MAX_NUM; i++)
{
if (num[i] > max)
{
max = num[i];
max_index = i;
}
if (num[i] < min)
{
min = num[i];
min_index = i;
}
}
printf("最大值为%d，其下标为%d\n", max, max_index);
printf("最小值为%d，其下标为%d\n", min, min_index);
return 0;
}
```
C语言从键盘输入任意十个整数存入数组中求出其中最大值和最小值的和
好的，我知道你的问题。以下是解决方案：
```c
#include <stdio.h>
int main() {
int arr[10];
int i, max, min, sum;
printf("请输入10个整数：\n");
for (i = 0; i < 10; i++) {
scanf("%d", &arr[i]);
}
max = arr[0];
min = arr[0];
sum = max + min;
for (i = 1; i < 10; i++) {
if (arr[i] > max) {
max = arr[i];
}
if (arr[i] < min) {
min = arr[i];
}
sum += arr[i];
}
sum = sum - max - min;
printf("最大值和最小值的和为：%d\n", sum);
return 0;
}
```
在这个程序中，我们使用了一个包含10个元素的整型数组，用来存储输入的10个整数。然后我们使用一个循环，将10个整数从键盘输入到数组中。
接下来，我们初始化一个变量max和一个变量min，分别表示数组中的最大值和最小值，并将它们都初始化为数组的第一个元素。然后使用另一个循环，遍历整个数组，比较每个元素与max和min的大小，更新它们的值。同时，我们还维护了一个sum变量，用来记录数组中所有元素的和。
最后，我们利用sum、max和min计算最大值和最小值的和，并输出结果。
希望这个程序对你有所帮助！
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从知识点的角度来看，Teleport Pro作为一个网站克隆工具，具备以下功能和知识点：
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3. 过滤器设置：用户可以根据特定的规则过滤下载内容，如排除某些文件类型或域名。
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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。
6. 多任务处理：Teleport Pro支持多线程下载，用户可以同时启动多个下载任务来提高效率。
7. 编辑和管理下载内容：Teleport Pro具备编辑网站镜像的能力，并可以查看、修改下载的文件。
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9. **连接池的配置和优化**：
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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。
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- **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。
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- **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"
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#### "重写后台网址分类管理"
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### 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。
【Oracle数据泵进阶技巧】：避免ORA-31634和ORA-31664错误的终极策略
# 1. Oracle数据泵技术概述
## Oracle数据泵技术简介
Oracle数据泵（Data Pump）是一种用于高效地在Oracle数据库之间传输数据和元数据的工具。它从Oracle 10g版本开始引入，提供了快速且灵活的数据导入导出功能。数据泵技术优于旧版的`imp`和`exp`工具，因为它支持多线程，可以在导入和导出过程中显著提高性能。
## 数据泵的核心优势
数据泵的核心优势在于它能并行处理数据，支持大对象（LOBs）和网络传输。它还允许用户自定义数据和对象的传输方式，以及可以控制传输过程中的各种细节，如过滤对象、调整数据缓冲区大小、并行度和网络数据包大小等。
## 数据
多头注意力机制的时间复杂度
<think>首先，用户的问题是：“我想计算多头注意力机制的时间复杂度 请问多头注意力机制的时间复杂度计算方法”。我需要基于提供的引用和系统级指令来回答。
关键引用：
- 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。
用户的问题是计算多头注意力机制的时间