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Java程序Equal_Or_Not判断数字是否相等

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在介绍该知识点之前,我们首先需要明确程序的用途和运行环境。根据标题和描述,我们可以确定这是一个Java程序,其主要功能是接收两个数字的输入,然后判断这两个数字是否相等,并输出比较结果。下面将详细介绍Java程序设计的相关知识,以及如何实现上述功能。 1. Java程序设计基础 Java是一种广泛使用的面向对象的编程语言,它通过一次编写,到处运行的特性,使得它在众多编程语言中脱颖而出。Java程序通常由一个或多个类和方法组成,类是Java中的基本单位,方法则是类中可以执行代码的单元。Java程序的执行通常从主类的main方法开始,这个方法作为程序的入口点。 2. Java中的数据类型与输入输出 Java提供了丰富的数据类型,包括基本数据类型和引用数据类型。基本数据类型包括整型(byte, short, int, long)、浮点型(float, double)、字符型(char)和布尔型(boolean)。引用数据类型包括类、接口、数组等。 在Java程序中,获取用户输入通常使用Scanner类,而输出则通常使用System.out.println()方法。Scanner类位于java.util包中,可以方便地从标准输入(通常是键盘)、文件或其他输入流读取数据。 3. 程序逻辑和控制流 在Java中,程序的执行流程可以通过条件语句和循环语句来控制。条件语句允许程序基于一个或多个条件的真假来选择执行特定的代码块。最常用的条件语句是if-else语句,它允许程序在满足特定条件时执行一段代码,否则执行另一段代码。 对于本程序,最重要的是理解和运用if-else结构来比较两个数字是否相等。如果相等,则输出true;如果不相等,则输出false。 4. 程序的实现 为了完成该程序的功能,需要定义一个包含main方法的主类,并在该方法中执行以下步骤: a. 引入Scanner类库以获取用户输入。 b. 创建Scanner对象用于获取输入。 c. 提示用户输入两个数字,并使用Scanner对象读取这两个数字。 d. 使用if-else语句来比较两个数字是否相等。 e. 输出比较结果,即两个数字是否相等。 以下是一个简单的示例代码,展示了如何实现上述功能: ```java import java.util.Scanner; // 引入Scanner类 public class Equal_Or_Not { public static void main(String[] args) { Scanner scanner = new Scanner(System.in); // 创建Scanner对象 System.out.print("请输入第一个数字: "); int num1 = scanner.nextInt(); // 读取第一个数字 System.out.print("请输入第二个数字: "); int num2 = scanner.nextInt(); // 读取第二个数字 // 使用if-else语句比较两个数字 if(num1 == num2) { System.out.println("两个数字相等为真"); } else { System.out.println("两个数字不相等为假"); } scanner.close(); // 关闭scanner对象 } } ``` 5. 压缩包子文件的文件名称列表 根据给定的文件名称列表“Equal_Or_Not-master”,我们可以推测该程序可能是一个Git仓库的主分支,其中包含着上述Java程序的代码。在Git版本控制系统中,master通常是默认的主分支名称。 综上所述,我们了解了Java程序设计的基础,数据输入输出,程序逻辑控制以及如何编写一个简单的Java程序来判断两个数字是否相等。通过这个过程,我们进一步加深了对Java编程的理解,并掌握了一个具体的应用实例。

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7-12 点线形系列4-凸四边形的计算 分数 70 作者 蔡轲 单位 南昌航空大学 用户输入一组选项和数据,进行与四边形有关的计算。 以下四边形顶点的坐标要求按顺序依次输入,连续输入的两个顶点是相邻顶点,第一个和最后一个输入的顶点相邻。 选项包括: 1:输入四个点坐标,判断是否是四边形、平行四边形,判断结果输出true/false,结果之间以一个英文空格符分隔。 2:输入四个点坐标,判断是否是菱形、矩形、正方形,判断结果输出true/false,结果之间以一个英文空格符分隔。 若四个点坐标无法构成四边形,输出"not a quadrilateral" 3:输入四个点坐标,判断是凹四边形(false)还是凸四边形(true),输出四边形周长、面积,结果之间以一个英文空格符分隔。 若四个点坐标无法构成四边形,输出"not a quadrilateral" 4:输入六个点坐标,前两个点构成一条直线,后四个点构成一个四边形或三角形,输出直线与四边形(也可能是三角形)相交的交点数量。如果交点有两个,再按面积从小到大输出四边形(或三角形)被直线分割成两部分的面积(不换行)。若直线与四边形或三角形的一条边线重合,输出"The line is coincide with one of the lines"。若后四个点不符合四边形或三角形的输入,输出"not a quadrilateral or triangle"。 后四个点构成三角形的情况:假设三角形一条边上两个端点分别是x、y,边线中间有一点z,另一顶点s: 1)符合要求的输入:顶点重复或者z与xy都相邻,如x x y s、x z y s、x y x s、s x y y。此时去除冗余点,保留一个x、一个y。 2) 不符合要求的输入:z 不与xy都相邻,如z x y s、x z s y、x s z y 5:输入五个点坐标,输出第一个是否在后四个点所构成的四边形(限定为凸四边形,不考虑凹四边形)或三角形(判定方法见选项4)的内部(若是四边形输出in the quadrilateral/outof the quadrilateral,若是三角形输出in the triangle/outof the triangle)。如果点在多边形的某条边上,输出"on the triangle或者on the quadrilateral"。若后四个点不符合四边形或三角形,输出"not a quadrilateral or triangle"。 输入格式: 基本格式:选项+":"+坐标x+","+坐标y+" "+坐标x+","+坐标y。点的x、y坐标之间以英文","分隔,点与点之间以一个英文空格分隔。 输出格式: 基本输出格式见每种选项的描述。 异常情况输出: 如果不符合基本格式,输出"Wrong Format"。 如果符合基本格式,但输入点的数量不符合要求,输出"wrong number of points"。 注意:输出的数据若小数点后超过3位,只保留小数点后3位,多余部分采用四舍五入规则进到最低位。小数点后若不足3位,按原始位数显示,不必补齐。例如:1/3的结果按格式输出为 0.333,1.0按格式输出为1.0 选项1、2、3中,若四边形四个点中有重合点,输出"points coincide"。 选项4中,若前两个输入线的点重合,输出"points coincide"。 输入样例1: 选项1,点重合。例如: 1:-1,-1 -1,-1 1,2 1,-2 输出样例: 在这里给出相应的输出。例如: points coincide 输入样例2: 不符合基本格式。例如: 1:-1,-1 1,2 -1,1 ++1,0 输出样例: 在这里给出相应的输出。例如: Wrong Format 输入样例3: 选项1,输入点数量不对。例如: 1:-1,-1 -1,2 输出样例: 在这里给出相应的输出。例如: wrong number of points 输入样例4: 选项1,正确输入判断。例如: 1:-1,-1 -1,1 1,2 1,-2 输出样例: 在这里给出相应的输出。例如: true false 输入样例5: 选项2,输入点不构成四边形。例如: 2:10,10 1,1 0,0 1,20 输出样例: 在这里给出相应的输出。例如: not a quadrilateral 输入样例6: 选项2,正方形。例如: 2:0,0 0,80 80,80 80,0 输出样例: 在这里给出相应的输出。例如: true true true 输入样例7: 选项2。例如: 2:0,0 -10,80 0,160 -10,80 输出样例: 在这里给出相应的输出。例如: not a quadrilateral 输入样例8: 选项3,凸四边形。例如: 3:-1,-1 -1,1 1,2 1,-2 输出样例: 在这里给出相应的输出。例如: true 10.472 6.0 输入样例9: 选项3,。例如: 3:0,0 -10,100 0,99 10,100 输出样例: 在这里给出相应的输出。例如: false 221.097 990.0 其余样例,详见附件: 点线形系列4-四边形题目说明.pdf 代码长度限制 50 KB 时间限制 400 ms 内存限制 64 MB 栈限制 8192 KB

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出现C:\Users\刘涵\AppData\Local\Temp\ipykernel_23156\788722972.py:12: DtypeWarning: Columns (3) have mixed types. Specify dtype option on import or set low_memory=False. df = pd.read_csv(file_path, encoding='utf-8') --------------------------------------------------------------------------- ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[3], line 90 88 for industry, group in df.groupby('行业分组'): 89 industry_indices = group.index ---> 90 df.loc[industry_indices, num_cols] = imputer.fit_transform(df.loc[industry_indices, num_cols]) 92 # 4. 特征工程(超图模型专用) 93 # 添加市场相对表现特征 94 df['相对市场收益'] = df['周收益率'] - df['市场均收益'] File D:\anacondaxiaz\Lib\site-packages\pandas\core\indexing.py:911, in _LocationIndexer.__setitem__(self, key, value) 908 self._has_valid_setitem_indexer(key) 910 iloc = self if self.name == "iloc" else self.obj.iloc --> 911 iloc._setitem_with_indexer(indexer, value, self.name) File D:\anacondaxiaz\Lib\site-packages\pandas\core\indexing.py:1942, in _iLocIndexer._setitem_with_indexer(self, indexer, value, name) 1939 # align and set the values 1940 if take_split_path: 1941 # We have to operate column-wise -> 1942 self._setitem_with_indexer_split_path(indexer, value, name) 1943 else: 1944 self._setitem_single_block(indexer, value, name) File D:\anacondaxiaz\Lib\site-packages\pandas\core\indexing.py:1982, in _iLocIndexer._setitem_with_indexer_split_path(self, indexer, value, name) 1977 self._setitem_with_indexer_frame_value(indexer, value, name) 1979 elif np.ndim(value) == 2: 1980 # TODO: avoid np.ndim call in case it isn't an ndarray, since 1981 # that will construct an ndarray, which will be wasteful -> 1982 self._setitem_with_indexer_2d_value(indexer, value) 1984 elif len(ilocs) == 1 and lplane_indexer == len(value) and not is_scalar(pi): 1985 # We are setting multiple rows in a single column. 1986 self._setitem_single_column(ilocs[0], value, pi) File D:\anacondaxiaz\Lib\site-packages\pandas\core\indexing.py:2048, in _iLocIndexer._setitem_with_indexer_2d_value(self, indexer, value) 2046 value = np.array(value, dtype=object) 2047 if len(ilocs) != value.shape[1]: -> 2048 raise ValueError( 2049 "Must have equal len keys and value when setting with an ndarray" 2050 ) 2052 for i, loc in enumerate(ilocs): 2053 value_col = value[:, i] ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an ndarray

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from pyautocad import Autocad, APoint def create_variable_spaced_lines(start_point, end_point, distances, line_length): # 连接AutoCAD实例 acad = Autocad(create_if_not_exists=True) # 创建基线 baseline = acad.model.AddLine(start_point, end_point) # 计算基线向量和长度 base_vector = APoint(end_point.x - start_point.x, end_point.y - start_point.y) base_length = (base_vector.x ** 2 + base_vector.y ** 2) ** 0.5 # 计算单位方向向量 unit_vector = APoint(base_vector.x / base_length, base_vector.y / base_length) # 计算垂直方向向量(逆时针旋转90度) perp_vector = APoint(-unit_vector.y, unit_vector.x) # 对距离进行排序 sorted_distances = sorted(distances) # 创建垂直线 for dist in sorted_distances: if dist < 0 or dist > base_length: print(f"警告: 距离 {dist} 超出基线范围 (0-{base_length:.2f})") continue # 计算当前点坐标 current_point = APoint( start_point.x + unit_vector.x * dist, start_point.y + unit_vector.y * dist ) # 计算垂直线终点 end_perp = APoint( current_point.x + perp_vector.x * line_length, current_point.y + perp_vector.y * line_length ) # 创建垂直线 acad.model.AddLine(current_point, end_perp) print(f"在距离起点 {dist} 处创建垂直线") # 使用示例 if __name__ == "__main__": start = APoint(0, 0) # 基线起点 end = APoint(1000, 0) # 基线终点 line_length = 100 # 垂直线长度 distances = [25,25,25,25,25, 25, 25,25,100,30,30,30,25,25,25,25,25] # 不等距列表 create_variable_spaced_lines(start, end, distances, line_length) 帮我把代码改成如果等距可以只输入一个距离,不等距要输入0点距

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