一个笼子中,鸡和兔一共有十只,鸡比兔多两只,求鸡和兔各有几只?写一个c程序

MS-SQL Server > 新技术前沿 [问题点数:20分]
等级
本版专家分:0
结帖率 0%
等级
本版专家分:2525
勋章
Blank
签到新秀
Blank
黄花 2021年4月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第二
2021年1月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第二
2020年12月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第二
等级
本版专家分:2525
勋章
Blank
签到新秀
Blank
黄花 2021年4月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第二
2021年1月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第二
2020年12月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第二
等级
本版专家分:0
等级
本版专家分:0
等级
本版专家分:10655
勋章
Blank
进士 2019年总版新获得的技术专家分排名前十
Blank
铜牌 2021年3月 总版技术专家分月排行榜第三
2020年3月 总版技术专家分月排行榜第三
2019年5月 总版技术专家分月排行榜第三
Blank
红花 2021年3月 Web 开发大版内专家分月排行榜第一
2021年3月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第一
2020年3月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第一
Blank
黄花 2020年12月 Web 开发大版内专家分月排行榜第二
2020年8月 MS-SQL Server大版内专家分月排行榜第二
2019年5月 Web 开发大版内专家分月排行榜第二
2019年1月 Web 开发大版内专家分月排行榜第二
qq_57543754

等级:

java 鸡和兔一共35_鸡和兔一共有35,数数腿94条,兔各有多少?...

数=数公式2:(总脚数-的脚数×总数)÷(的脚数-的脚数)=数总数-数=数公式3:总脚数÷2—总头数=数总数—数=数公式4:数=(4×鸡兔数-...

一个养殖园内,鸡比兔多36共有脚792鸡有多少兔有多少

一个养殖园内,鸡比兔多36共有脚792鸡有多少兔有多少:(792-2×36)÷(4+2) =720÷6 =120(:120+36=156() 答:鸡有156兔有120

java鸡兔同笼共有50_鸡兔同笼共有50,它们的脚共有120兔有______

数=数公式2:(总脚数-的脚数×总数)÷(的脚数-的脚数)=数总数-数=数公式3:总脚数÷2—总头数=数总数—数=数公式4:数=(4×鸡兔数-...

php设计鸡兔同笼问题解法,鸡兔同笼问题4种解题方法

鸡兔同笼解题方法:1,假设法设全是,则数为:(总头数×2--总脚数)÷2设全是,则数为:(总头数x4--总脚数)÷2总数--鸡只数=兔只数基本原理:总头数x2如果=总脚数,说明全是,如果总头数×4=总...

二元次方程编程解鸡兔同笼问题

龟、鹤各有几只? 解题分析:题目给出2个和,符合假设法题型特征。 假设全是龟 算腿:40×4=160(条) 大差:160-112=48(条) 小差:4-2=2(条) 鹤:48÷2=24(只)(大差÷小差) 龟:40-24=16(只) 答...

c++ vector的实际应用问题_小升初:鸡兔同笼问题多种解法的实际应用及答题技巧汇总...

”这就是著名的“鸡兔同笼”数学问题,是指同在一个共有35个头,94脚,笼中各有多少只鸡兔?那么已知的总头数以及的总足数,求鸡和兔各是多少的应用题,这种类型题是古代趣题,在现实...

推荐漫画神器给大家,兔比兔漫画,免费多源

漫画可以搜索到多个站的 (安卓)http://d.zqapps.com/tubetu (苹果越狱)http://d.zqapps.com/1qwz

鸡兔同笼问题

(1)已知总头数总脚数,求鸡兔各多少: (总脚数-每只鸡的脚数×总头数)÷(每只兔的脚数-每只鸡的脚数)=数; 总头数-数=数。 或者是(每只兔脚数×总头数-总脚数)÷(每只兔脚数-每鸡脚数)=...

01-第章 Java开发通用的方法准则

建议1:不用在常量变量出现易混淆的字母  包括名全小写,类名首字母全大写,常量全部大写并用下划线分割,变量采用驼峰命名法(Camel Case)命名等。  例如: package com.company; /** * 数字后跟小写...

java编译器的懒人原则_01-第章 Java开发通用的方法准则

建议1:不用在常量变量出现易混淆的字母包括名全小写,类名首字母全大写,常量全部大写并用下划线分割,变量采用驼峰命名法(Camel Case)命名等。例如:packagecom.company;/*** 数字后跟小写字母l的问题*/public...

Effective Objective-C 2.0 — 第10条:在既使用关联对象存放自定义数据

可以通过“关联对象”机制来把两个对象连起来 定义关联对象时可指定内存管理语义,用以模仿定义属性时所采用的“拥有关系”与“非拥有关系” 只有在其他做法不可行时才应选用关联对象,因为这种做法通常会引入难于...

linux文件系统dentry_文件系统超级块、inodedentry三者的分析

原标题:文件系统超级块、...Linux将文件系统分为了层,如下图所示: 上图VFS并不是种实际的文件系统,它存在于内存,不存在任何外存空间,VFS在系统启动时建立,在系统关闭时消亡。另外,该VFS由超级...

Android开发艺术探索——第四章:JNINDK编程

它是为了方便java调用C,C++等本地代码所封装的层接口,我们都知道,JAVA的优点是跨平台,但是作为蒂娜的同时,其在本地交互的时候出现了短板,java的跨平台性导致了本地交互的能力不够强大,一些操作系统相关...

路由知识点总结

文章目录、前端路由跳转基本原理1、什么是路由2、hash路由3、history路由4、memory路由5、hash路由history的区别6、三者路由适用场景 今天看了到篇关于100道前端面试题的文章,看完的感悟是,我太菜了。。。...

historyhash跳转

、为何会historyhash 为了实现单页应用(SPA),让用户体验更好,所以使用前端路由进行跳转,而前端路由跳转的种方式,就是hashhistory。 改变路由在主机名端口号不变的情况下,可以改变的只有路径...

战队》第二卷桥c

新婚燕尔、血气方刚、知道老老实实在农场种玉米兼养牛的小农场主,青年农民史奴培,当然不知道国还有艾登玉米集团,当然不知道这集团即将是或者已经是国唯一的农产品及加工业的托拉斯,当然不...

战队》第二卷桥d

当萧伯纳听威克说到,史密斯夫妇的旅馆已经被住满,而且另外有几家居民也腾出了自己的卧室,租给了外地来的人居住的时候,他才感到了自己的麻烦,住宿的麻烦。 于是萧伯纳威克匆匆穿上了大衣,离开了温暖的宿舍,...

软件架构————如何好变量(2)

总结了一些如何好变量名称的东东~~~希望对大家有用

本月与上月对比公式_【小升初必备】小学数学公式大全+应用题解题宝典+易错知识点整理(超全)...

如果资料对你有用,希望你可以给我点赞+关注,谢谢大家!...小学最容易丢分的知识点:小学数学公式大全小学...【数量关系】总量÷份数=1份数量1份数量×所占份数=所求几份的数量另总量÷(总量÷份数)=所份数【...

redis设计与实现-第部分:数据结构与对象

文章目录、redis简介1.1 基本数据结构(6种)1.2 对象系统(5种)二、简单动态字符串(simple dynamic string,SDS)2.1. SDS定义2.2 SDS与C字符串的区别2.2.1 SDS常熟复杂度获取字符串长度2.2.2 SDS 杜绝缓冲区...

dbassit 包_左手比心表情包 - 左手比心微信表情包 - 左手比心QQ表情包

左手 - 跟着我左手、右手、一个慢动作_蘑菇头_左手_右手_蘑菇头_左手_右手_群聊_怼人表情表情熊猫头小手比兔兔_比_熊猫_小手表情巨佬比您,垃圾比自己_比_巨佬_垃圾_自己表情嘉伦给你比心,算了直接比口...

C++assert函数的用法介绍

assert宏的原型定义在中,其作用是如果它的条件返回cuo

【每日新闻】IBM发布未来五年五大科技预测 | 中国区块链落地实体经济第巨额大单签订

一个企业级的人 都置顶了 中国软件网中国软件网 为你带来最新鲜的行业干货小编点评谈起区块链来多少人睡不着觉多少人激动万分如今区块链落地实体经济落地!你怎么看区块链?趋势洞察IBM发布未来五年五大科技预测...

Chrome 控制台不完全指南

Chrome的开发者工具已经强大到没朋友的地步了,特别是其功能丰富界面友好的console,使用得当可以如下功效: 更高「逼格」更快「开发调试」更强「进阶级的Frontender」Bug无处遁形「Console大法好

SPI

自己对LPC2131 SPI的总结归纳: 1、时钟极性选择位CPOL:决定SCK的有效位。当CPOL=0时,SCK高有效;当CPOL=1时,SCK低有效; ...2、时钟相位选择位CPHA:决定操作的时间沿。...3、驱动第一个数据位:CPHA=

APP内置IM 系统——从入门到千万级在线

IM (即时通讯)系统是一种大型实时系统,其对技术方面的要求非常高。在APP社交化的今天,很多APP都希望为自己的应用增加IM系统,但却不得其法。本课程抽丝剥茧,搭建一套简IM 系统,先让开发者了解如何实现这类系统,然后会不断的对系统进行扩展,并详述要支撑千万级别的用户,系统架构要经过哪些方面的演变,在每个阶段需要具体考量哪些因素;其中涉及到大型网络开发、协议的制定解析、数据库的优化、负载均衡、监控、测试等方面的知识。相信通过此课程,开发者对IM 系统将有一个全面的认识。 a:0:{}

计算机设计大赛作品开发文档

参加的是2020年的计算机设计大赛,软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。(20页)

学会在Linux上编译调试C++项目

本课程主要针对没有或者很少写过linux上C++程序的同学, 本课程会教你如何从0基础开始,安装配置ubuntu虚拟机、使用GCC编译普通程序、动态库、静态库,编写复杂项目配置文件makefile,使用GDB工具调试C++程序。 通过本课程学习,可以熟练掌握如何高效的编译调试Linux上的c++程序,掌握如何安装配置ubuntu系统,掌握gcc编译动态、静态库,掌握makefile的编写,能够用Makfile编写出高效的项目配置文件。

2021华中杯A第一问配套思路.rar

2021华中杯第一问配套思路,内涵第一问处理后的可读数据,输出结果,可视化图片,RGB转换函数。(R语言代码) 声明:只可自己使用,不可商用。违者必究。 具体思路见:https://tjxwz.blog.csdn.net/article/details/116310441

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

相关热词 c# 自动截屏 c#查找子目录文件 c# 分隔栏 c#异步什么时候执行 c# 开源 管理系统 c#对象引用 c#正则表达式匹配文件名 c# 开源库 c#两个程序间通信 c# 区块链特点