百度360必应搜狗淘宝本站头条
当前位置:网站首页 > 技术分类 > 正文

一文详解易语言选择结构和循环结构

ztj100 2025-01-05 21:35 24 浏览 0 评论

选择结构

选择结构就是程序满足一定条件时才会执行,条件不满足就不会执行。

如果真属于单分支结构,如果属于多分支结构。

判断登录是否成功,如果用户名密码都正确匹配,则登录成功,否则提示重新登录。

循环结构

程序重复执行即循环,可以利用计算机的执行效率快速完成重复的任务。

判断循环首:

计次循环首:

变量循环首:

跳转类流程控制

到循环尾:

跳出循环:

习题训练:奥运奖牌计数

2008年北京奥运会,A国的运动员参与了n天的决赛项目(1≤n≤17)。现在要统计一下A国所获得的金、银、铜牌数目及总奖牌数。输入第1行是A国参与决赛项目的天数n,其后n行,每一行是该国某一天获得的金、银、铜牌数目(该国当天奖牌数目≤10)。输出4个整数,为A国所获得的金、银、铜牌总数及总奖牌数。

输入样例:

3
1 0 3
3 1 0
0 3 0

输出样例:

4 4 3 11
str = 分割文本 (编辑框1.内容, #换行符, )

n = 到整数 (str [1])

.变量循环首 (2, n + 1, 1, i)
    str2 = 分割文本 (str [i], “ ”, )
    a = a + 到整数 (str2 [1])
    b = b + 到整数 (str2 [2])
    c = c + 到整数 (str2 [3])
.变量循环尾 ()

sum = sum + a + b + c
输出调试文本 (a, b, c, sum)

编辑框2.内容 = 到文本 (a) + “ ” + 到文本 (b) + “ ” + 到文本 (c) + “ ” + 到文本 (sum)

相关推荐

其实TensorFlow真的很水无非就这30篇熬夜练

好的!以下是TensorFlow需要掌握的核心内容,用列表形式呈现,简洁清晰(含表情符号,<300字):1.基础概念与环境TensorFlow架构(计算图、会话->EagerE...

交叉验证和超参数调整:如何优化你的机器学习模型

准确预测Fitbit的睡眠得分在本文的前两部分中,我获取了Fitbit的睡眠数据并对其进行预处理,将这些数据分为训练集、验证集和测试集,除此之外,我还训练了三种不同的机器学习模型并比较了它们的性能。在...

机器学习交叉验证全指南:原理、类型与实战技巧

机器学习模型常常需要大量数据,但它们如何与实时新数据协同工作也同样关键。交叉验证是一种通过将数据集分成若干部分、在部分数据上训练模型、在其余数据上测试模型的方法,用来检验模型的表现。这有助于发现过拟合...

深度学习中的类别激活热图可视化

作者:ValentinaAlto编译:ronghuaiyang导读使用Keras实现图像分类中的激活热图的可视化,帮助更有针对性...

超强,必会的机器学习评估指标

大侠幸会,在下全网同名[算法金]0基础转AI上岸,多个算法赛Top[日更万日,让更多人享受智能乐趣]构建机器学习模型的关键步骤是检查其性能,这是通过使用验证指标来完成的。选择正确的验证指...

机器学习入门教程-第六课:监督学习与非监督学习

1.回顾与引入上节课我们谈到了机器学习的一些实战技巧,比如如何处理数据、选择模型以及调整参数。今天,我们将更深入地探讨机器学习的两大类:监督学习和非监督学习。2.监督学习监督学习就像是有老师的教学...

Python教程(三十八):机器学习基础

...

Python 模型部署不用愁!容器化实战,5 分钟搞定环境配置

你是不是也遇到过这种糟心事:花了好几天训练出的Python模型,在自己电脑上跑得顺顺当当,一放到服务器就各种报错。要么是Python版本不对,要么是依赖库冲突,折腾半天还是用不了。别再喊“我...

超全面讲透一个算法模型,高斯核!!

...

神经网络与传统统计方法的简单对比

传统的统计方法如...

AI 基础知识从0.1到0.2——用“房价预测”入门机器学习全流程

...

自回归滞后模型进行多变量时间序列预测

下图显示了关于不同类型葡萄酒销量的月度多元时间序列。每种葡萄酒类型都是时间序列中的一个变量。假设要预测其中一个变量。比如,sparklingwine。如何建立一个模型来进行预测呢?一种常见的方...

苹果AI策略:慢哲学——科技行业的“长期主义”试金石

苹果AI策略的深度原创分析,结合技术伦理、商业逻辑与行业博弈,揭示其“慢哲学”背后的战略智慧:一、反常之举:AI狂潮中的“逆行者”当科技巨头深陷AI军备竞赛,苹果的克制显得格格不入:功能延期:App...

时间序列预测全攻略,6大模型代码实操

如果你对数据分析感兴趣,希望学习更多的方法论,希望听听经验分享,欢迎移步宝藏公众号...

AI 基础知识从 0.4 到 0.5—— 计算机视觉之光 CNN

...

取消回复欢迎 发表评论: