Программирование
| Тип работы: | Все Диплом Задача Курсовая работа Лабораторная работа Ответы на вопросы |
| Язык программирования: | Все Basic Batch C C# C++ Delphi HTML JavaScript Object Pascal Pascal Pascal ABC Python VBA алгоритмические языки |
| Блок-схема: | Все Есть Нет |
-
Лабораторная работа №0
Тема: Классы и объекты.
Цель работы: Рассмотрение классов и работа с экземплярами классов. Рассмотрение основных членов класса. Изучение назначения свойств и конструкторов.
Задание:
1) Создать класс с именем Address.
В теле класса требуется создать поля: index, country, city, street, house, apartment. Для каждого поля, создать свойство с двумя методами доступа. Создать экземпляр класса Address. В поля экземпляра записать информацию о почтовом адресе. Выведите на экран значения полей, описывающих адрес.
2) Создать класс с именем Rectangle.
В теле класса создать два поля, описывающие длины сторон double side1, side2. Создать пользовательский конструктор Rectangle (double side1, double side2), в теле которого поля side1 и side2 инициализируются значениями аргументов. Создать два метода, вычисляющие площадь прямоугольника - double AreaCalculator() и периметр прямоугольника - double PerimeterCalculator() .
Создать два свойства double Area и double Perimeter с одним методом доступа get. Написать программу, которая принимает от пользователя длины двух сторон прямоугольника и выводит на экран периметр и площадь.
3) Создать класс Book.
Создать классы Title, Author и Content, каждый из которых должен содержать одно строковое поле и метод string Show().
Реализуйте возможность добавления в книгу названия книги, имени автора и содержания. Выведите на экран при помощи метода Show() название книги, имя автора и содержание.
Лабораторная работа № 1
Структуры.
Тема: Структуры
Цель работы: Выполнение задание с использованием методов
Задание:
1) Реализовать программу в соответствии с заданием
Лабораторная работа № 2.
ТЕМА: Разработка простейших классов.
ЦЕЛЬ РАБОТЫ: Освоить все необходимые приёмы для разработки простейших классов в среде Microsoft Visual Studio 2008.
ОБЩАЯ ЧАСТЬ ЗАДАНИЯ: Разработать класс в соответствии с вариантом задания.Каждый разрабатываемый класс должен содержать следующие элементы: скрытые поля, конструкторы с параметрами и без параметров, методы, свойства. Методы и свойства должны обеспечивать непротиворечивый, полный, минимальный и удобный интерфейс класса. При возникновении ошибок должны выбрасываться исключения. В программе должна выполняться проверка всех разработанных элементов класса.
Составить описание класса прямоугольников со сторонами, параллельными осям координат. Предусмотреть возможность перемещения прямоугольников на плоскости, изменение размеров, построение наименьшего прямоугольника, содержащего два заданных прямоугольника, и прямоугольника, являющегося общей частью (пересечением) двух прямоугольников. Написать программу, демонстрирующую все разработанные элементы класса.
Лабораторная работа № 3.
ТЕМА: Разработка классов и операций.
ЦЕЛЬ РАБОТЫ: Освоить все необходимые приёмы для разработки классов и операций в среде Microsoft Visual Studio 2008.
ОБЩАЯ ЧАСТЬ ЗАДАНИЯ: Каждый разрабатываемый класс должен, как правило, содержать следующие элементы: скрытые поля, конструкторы с параметрами и без параметров, методы; свойства, индексаторы; перегруженные операции. Функциональные элементы класса должны обеспечивать непротиворечивый, полный, минимальный и удобный нтерфейс класса. При возникновении ошибок должны выбрасываться исключения. В программе должна выполняться проверка всех разработанных элементов класса.
Описать класс ≪записная книжка≫. Предусмотреть возможность работы с произвольным числом записей, поиска записи по какому-либо признаку (например, по фамилии, дате рождения или номеру телефона), добавления и удаления записей, сортировки по фамилии и доступа к записи по номеру. Написать программу, демонстрирующую все разработанные элементы класса.
Лабораторная работа № 10
"Наследование"
Тема: Наследование.
Цель работы: Знакомство с механизмом наследования в языке C#
Задание:
2) Выполнить пример, приведенный в разделе Выполнение работы.
3) Выполнить задание в соответствие с вариантом заданий, приведенный в разделе Варианты.
Создать абстрактный класс Currency для работы с денежными суммами. Определить в нем методы перевода в рубли и вывода на экран. На его основе реализовать классы Dollar, Euro и Pound (фунт стерлингов) с возможностью пересчета в центы и пенсы соответственно.
Создать класс Purse (кошелек), содержащий массив/параметризованную коллекцию объектов этих классов в динамической памяти. Предусмотреть возможность вывода общей суммы, переведенной в рубли, и суммы по каждой из валют. Написать демонстрационную программу, в которой будут использоваться все методы классов.
Дополнительное задание: дополнить класс методами сортировки по некоторому критерию, вывода в файл и считывания из файла.
Лабораторная работа № 4
Тема: Механизм наследования. Использование защищенного доступа.
Цель работы: Научиться создавать абстрактные типы данных на языке С#.
Задание: Написать программу на языке С# для решения поставленной задачи (см. варианты заданий).
Лабораторная работа № 6
"Множественное наследование и интерфейсы"
Тема: Множественное наследование и интерфейсы
Цель работы: Знакомство с понятием «интерфейс» в языке C#
Задание:
4) Модифицировать программу, созданную во время выполнения лабораторной работы № 3 в соответствии с заданием, изложенным в пункте «Выполнение задачи».
-
Лабораторная работа № 2 Программирование алгоритмов линейной структуры. Ввод и вывод информации
Цель работы: освоение записи арифметических выражений в Паскале; ознакомление с вводом и выводом информации и со встроенным отладчиком Турбо Паскаля.
Задание:
Лабораторная работа № 3
Программирование формул с разветвленной структурой. Вывод результатов на печать.
Цель работы: изучение работы операторов перехода – безусловного, условного, выбора; программирование формул с разветвлённой структурой.
Задание:
-
Лабораторная работа №1
Освоение инструментальных средств создания программ. Компиляция программы из командной строки. Разработка линейных программ
Цель работы
Приобретение навыков работы с командной строкой. Приобретение навыков создания программ C# с помощью текстового редактора и компилятора.
Задание на лабораторную работу
- Научиться работать с командной строкой Windows
- Написать программу согласно варианту (пункт 1.9) в любом текстовом редакторе (Блокнот, Notepad++, и т.д.).
- Выполнить все требования к программе
- Скомпилировать программу из командной строки с помощью компилятора csc.exe и выполнить ее.
Вариант 2
Вычислить площадь круга.
Лабораторная работа №2
Освоение инструментальных средств создания программ в интегрированной среде Microsoft Visual Studio c использованием языка программирования C#. Разработка линейных программ
Цель работы
Приобретение навыков по работе с системой Microsoft Visual Studio. Приобретение навыков определения типов переменных в зависимости от характеристик данных и разработки линейной программы на языке C# с вводом и выводом данных.
Задание на лабораторную работу
1. Освоить функции интегрированной среды Microsoft Visual Studio для подготовки текста программы, компиляции и запуска на выполнение.
Вариант 2
Найти площадь равнобочной трапеции с основанием a и b и углом с при большем основании a.
Лабораторная работа №3
Разработка программ с разветвленной структурой
Цель работы
Приобретение навыков в составлении и отладке программ на языке C# с использованием операторов: условного перехода if, разветвления switch..case, обработки исключительных ситуаций try..catch.
Задание на лабораторную работу
1. Освоить функции системы Microsoft Visual Studio по отладке программы (п. 5).
2. Составить программу в соответствии с требованиями и вариантом.
Вариант 2
Вычислить площадь треугольника со сторонами А, В, С. Перед вычислением площади проверить условие существования треугольника с заданными сторонами.
Лабораторная работа №4
Разработка циклических программ с заданным числом повторений
Цель работы
Целью работы является освоение процесса разработки циклических программ с заданным (известным) числом повторений на языке C#.
Задание на лабораторную работу
Разработать программу с использованием цикла for в соответствии с требованиями и вариантом задания.
а) Вычислить .
б) Подсчитать сумму нечетных элементов кортежа
в) Найти минимальный элемент матрицы n´m.
Лабораторная работа №5
Разработка программ с использованием циклов c неизвестным числом повторений
Цель работы
Освоение процесса разработки циклических программ с использованием условных циклов (с неизвестным числом повторений) на языке C#.
Задание на лабораторную работу
Требуется разработать две программы (или одну с двумя циклами) с использованием операторов повтора (циклических операторов) while и do..while.
Номер
вариантаОбщий член ряда
Точность
2
=0,001
-
1.Линейный алгоритм
Задача
Задана сумма в рублях и копейках… Найти эквивалетную сумму в евро, долларах и центах.
2. Разветвляющийся алгоритм
Задача
Заданы размеры трех прямоугольников. Определить, могут ли два из них быть размещены внутри третьего.
3. Интерационный алгоритм
4. Одномерные массивы
6. Функция
-
Постройте таблицу значений функции z=f(x,y) и найдите наименьшее значение функции при изменении x на отрезке [a;b] с шагом h1 и y на отрезке [c;d] с шагом h2.
-
250 руб.
Лабораторная работа 4. Классы. Продолжение.
Задание 3 по теме «Классы»
1. Описать новый класс объектов на основе существующего класса. Добавить новую характеристику для нового класса – цвет фигуры.
2. Создать массив объектов нового класса. Вывести все объекты класса в табличном виде.
3. Вывести данные (в табличном виде с соответствующим заголовком) обо всех фигурах желтого цвета.
4. Решить задачу п.3 с использованием модуля.
-
250 руб.
Лабораторная работа 3. Классы. Продолжение.
Задание 2 по теме «Классы»
1. Создать массив объектов класса. Количество элементов массива пользователь вводит с клавиатуры.
2. Добавить метод класса – вывод характеристик объектов на экран дисплея в табличном виде.
3. Сохранить сведения об объектах класса в типизированном файле.
4. Изменить характеристики третьей фигуры.
5. Вывести на экран сведения обо всех фигурах, хранящихся в файле.
Задание 3 по теме «Классы»
6. Описать новый класс объектов на основе существующего. Добавить новую характеристику – цвет фигуры.
7. Создать массив объектов нового класса. Вывести все объекты класса в табличном виде.
8. Вывести данные (в табличном виде с соответствующим заголовком) обо всех фигурах желтого цвета.
9. Решить задачу п.8 с использованием модуля.
-
250 руб.
Лабораторная работа 1 по теме «Классы».
Задача.
Разработать программу с использованием класса объектов.
Для класса объектов разработать подпрограммы (методы класса) для:
- создания объекта с заданными значениями,
- показать характеристики объекта класса,
- вычисления периметра геометрической фигуры,
- вычисления площади геометрической фигуры.
Замечание. Выполнить вычисления в соответствии с указанными в таблице в столбце «Что вычислить».
В программе:
- создать один объект класса и показать его характеристики;
- создать два объекта класса;
- сравнить вычисленные значения для двух объектов класса, по результатам каждого из сравнений вывести соответствующие сообщения.
-
250 руб.
Задание лабораторной работы по теме МОДУЛИ.
Задача 1.
Использовать модуль проекта (см. файл «1 Модули», стр. 4). В модуль проекта добавить функцию MIN, вычисляющую минимальный элемент вектора.
Использовать модуль проекта (см. файл «1 Модули», стр. 4) для решения задачи вычисления функции (см. таблицу вариантов).
Обозначения:
Max_a, Max_b, Max_c, Min_a, Min_b, Min_c, Sa, Sb, Sc, ka, kb, kc - максимальный элемент, минимальный элемент, сумма и количество положительных элементов массивов a, b, и c соответственно.
Функция
Max_a - Min_b + Max_c+ Min_c
Результат вывести в файл out.txt и на экран.
Задача 2.
Разработать программу для построения таблицы значений для двух функций на интервале [a, b] с заданным количеством точек разбиения интервала (n).
Границы интервала и количество точек разбиения интервала выбрать самостоятельно.
Задачу решить с использованием параметров процедурного типа.
Использовать модуль проекта.
Результаты вычислений представить:
Таблица значений функции F1
X F1
---------------------------------
0.00 -1.50
0.01 -1.04
…
Таблица значений функции F2
X F2
---------------------------------
0.00 2.50
0.01 3.04
…
Таблица значений функций F1 и F2
X F1 F2
--------------------------------------------
0.00 -1.50 2.50
0.01 -1.04 3.04
…
Функция 1
Функция 2
sin (2 x + 4.5)
x + 1.4
-
100 руб.
Постройте таблицу значений функции z=f(x,y) и найдите наименьшее значение функции при изменении x на отрезке [a;b] с шагом h1 и y на отрезке [c;d] с шагом h2.
a= 0.1 b= 1.5 c= 1 d=2 h1=0.1 h2=0.1 z(x,y) = x + 1/x + (1 - y)/2
-
Лабораторная работа №2
Тема и название работы:
Основные средства языка программирования VB .NET. Типы данных.
Вычисление арифметических выражений.
Задание на разработку проекта и вариант задания:
Решите задачу вычисления арифметических выражений путем создания двух проектов в одном решении с именем Проект 2.1: первый проект – с неявными преобразованиями типов данных; второй – Проект 2.2 с требованием явного преобразования (без инструкции Option Strict On и с использованием этой инструкции):
k =b l = [b]Лабораторная работа №3
Задание на разработку задачи:
Создайте приложение (решение), состоящее из трех проектов с именем Решение 3.1 для вычисления арифметического выражения:
k =b l = [b]В каждом проекте для вычисления заданного арифметического выражения необходимо реализовать одну из следующих процедур: процедуру-функцию с формальными параметрами, процедуру-подпрограмму с формальными параметрами и процедуру без параметров (передача данных в соответствующем проекте будет осуществляться через глобальные объекты).
Лабораторная работа №4
Тема и название лабораторной работы:
Программирование алгоритмов разветвляющихся структур.
Вычисление условных выражений.
Задание на разработку проекта:
Создайте проект с именем Проект-4 для вычисления значения функции с условием y=f(a, x):
<img src="data:image/png;base64,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
-
Создание самостоятельно второго проекта «Вычисление периметра и площади треугольника»
Этапы Создания первого приложения (проекта) «Вычисление периметра и площади треугольника» должны соответствовать пунктам 4.1.3. Содержание отчета.
- 1. Тема и название работы:
Интегрированная среда разработки Visual Studio .NET и основные понятия
– Вычисление периметра и площади треугольника.
- 2. Задание на разработку проекта Проект-4-1-Лаб: Сформулируем содержательную постановку задачи:
Создать приложение на Visual Basic с именем Проект-4-1-Лаб, которое должно вычислять периметр и площадь треугольника по заданным значениям трех его сторон. То есть:
Задано: А, В, С – значения сторон треугольника.
Требуется определить: Р – периметр треугольника,
S – площадь треугольника.
Ограничения на значения исходных данных и их соотношения:
А>0, В>0, C>0, А+В>С, А+C>В, В+C>А одновременно.
Проект-4-1-Лаб должен иметь простой интерфейс пользователя:
- две Кнопки управления;
- три поля, отображающие входные данные; • два поля, отображающие выходные данные.
-
500 руб.
Лабораторная работа № 1
Задание: Используя разветвляющуюся структуру, составить блок-схему вычисления значения составной функции, имеющей различный вид на разных участках аргумента, затем составить программу, реализующую данный алгоритм (значение аргумента функции вводится с клавиатуры).
Лабораторная работа № 2
Задание: Составить блок-схему и программу для выполнения действий по индивидуальному заданию, используя оператор выбора. Во всех вариантах предусмотреть проверку корректности исходных данных. При вводе некорректных данных должно выводиться сообщение об ошибке.
Вариант: Дан номер месяца (1 – январь, 2 – февраль, ...). Вывести название соответствующего времени года («зима», «весна» и т. д.).Лабораторная работа № 3
Задание: Составить блок-схему и программу для заполнения таблицы значений функции y = f(x) на отрезке с указанным шагом изменения аргумента. Вид функции задается в лабораторной работе № 1. Значение функции выводить с точностью до тысячных долей.
Лабораторная работа № 4
Задание: Составить блок-схему и программу табулирования двух функций S и Y в заданном диапазоне изменения аргумента x. Здесь n - число слагаемых суммы S.
Лабораторная работа № 5
Задание: составить программу заданной обработки массива целых чисел. В процессе обработки использовать перестановки элементов внутри массива, не создавая новых массивов. Заполнение исходного массива организовать с помощью генератора случайных чисел, если иное не предусмотрено вариантом задания. Исходный и обработанный массив выводить на экран.
Вариант: Скорректировать массив A=(a1, а2, ..., аn), переписав в начало массива группу, содержащую наибольшее число подряд идущих положительных элементов. Элементы массива вводить с клавиатуры.
Лабораторная работа № 6
Задание: составить программу заданной обработки матрицы целых чисел. В процессе обработки использовать перестановки элементов внутри массива, не создавая новых массивов. Заполнение исходного массива организовать с помощью генератора случайных чисел. Исходный и обработанный массив выводить на экран. Во всех вариантах работать с ЗАДАНОЙ матрицей, не создавая дополнительных массивов и матриц (кроме случаев, где это предусмотрено вариантом задания).
Вариант: Даны матрица А(n×(n+1)) и два одномерных массива X=(x1, ..., xn+1) и Y=(y1, ..., yn+1), а также натуральные числа р, q. Образовать новую матрицу размера (n+1)×(n+2) вставкой после строки с номером р матрицы А новой строки с элементами x1,x2, ..., xn+1 и последующей вставкой после столбца с номером q нового столбца с элементами y1,y2, ..., yn+1.
Лабораторная работа № 7
Задание: составить программу заданной обработки массива слов. В процессе обработки использовать множественных тип данных. Заполнение исходных данных – с клавиатуры. Исходный и обработанный массив выводить на экран.
Вариант: Дан массив из n слов произвольной длины (длина слова не превышает 80 символов). Символами могут быть только заглавные латинские буквы. Найти и вывести все гласные буквы (без повторений), которые встретились в двух самых длинных словах.
-
300 руб.
Для выбранной предметной области создать динамический массив структур, содержащих характеристики объектов предметной области.
Обязательный набор полей:
динамический массив символов, включая пробелы (name)
произвольный динамический массив символов
числовые поля типов int и float (не менее двух полей каждого типа)
поле с числовым массивом.
Написать программу, обеспечивающую начальное формирование массива структур при чтении из файла (текст с разделителями — CSV) с последующим возможным дополнением элементов массива при вводе с клавиатуры. Следует использовать указатели на структуры и указатели на функции обработки массива в соответствии с вариантом задания.
Вариант:
Выбор записей, в которых значение любого символьного поля (выбор из меню) содержит указанную подстроку без учета регистра, сортировка результата по возрастанию значений любого из элементов поля с числовым массивом (выбор признака сортировки — из меню). -
Вариант 1
Реализовать программное приложение, позволяющее вводить, хранить и обрабатывать информацию для учета авиапассажиров.
Для обеспечения динамической работы с данными их следует программно организовать в виде односвязного списка, каждый отдельный элемент которого содержит информацию об одном авиапассажире, включая: ФИО пассажира, код авиапредприятия, город назначения, номер рейса, дата вылета.
Требования к оформлению:
Формат файла: .doc, .docx или .pdf.
Титульный лист: выполняется по образцу, обязательно указать номер варианта.
Основной шрифт: Times New Roman, 14 пт, полуторный межстрочный интервал
Выравнивание текста: по ширине
Блок-схемы отображаются в виде рисунка: в тексте, без обтекания. Обязательны подрисуночная надпись и ссылка в предшествующем тексте.
-
350 руб.
Теоретический вопрос:
1. Файловая система Unix. Основные команды работы с файлами и с текстом файлов.
Задание:
1. Определить количество файлов или подкаталогов в корневом каталоге, к которым все имеют полные права доступа.
2. Найти файл, содержащий максимальное число упоминаний слова, заданного в параметре скрипта.
3. Укажите параметры команд route и iptables для: a. настройки таблицы маршрутизации 192.168.9.0, подсеть на 32 адреса; b. запрета входящих соединений для сервиса https с хостов сети, к которой настроена маршрутизация.
-
Разработать программу, содержащую описание трех графических объектов:
отрезок, треугольник, квадрат.
Реализуя механизм полиморфизма, привести объекты в вертикальное движение по экрану с раз-личными скоростями с отражением от границ экрана.
В отчете привести диаграмму используемых классов VCL и разработанных классов, граф состояний пользовательского интерфейса и объектную декомпозицию -
Разработать и реализовать диаграмму классов для описанных объектов предметной области, ис-пользуя механизм композиции. Протестировать все методы каждого класса. Все поля классов должны быть скрытыми (private) или защищенными (protected). Методы не должны содержать операций вво-да/вывода, за исключением процедуры, единственной задачей которой является вывод информации об объекте на экран.
Объект – футболист. Поля: фамилия, игровой номер, роль (нападающий, полузащитник, защит-ник, вратарь). Методы: процедура инициализации, процедура вывода информации об объекте на экран и функции, возвращающие значения полей по запросу.
Объект – стартовый состав футбольной команды. Включает в себя название команды и 11 футбо-листов. Методы объекта должны позволять: инициализировать объект, выводить стартовый состав на экран и определять, под каким номером играет вратарь.
В отчете привести диаграмму разработанных классов и объектную декомпозицию -
Разработка динамических Web-сайтов. Использование возможностей языков HTML, CSS и Javascript, а также HTML- ориентированных редакторов
1.1 Расчетно-графическое задание
Тема: Разработка информационных динамических Web-сайтов средствами языка Javascript.
Цель: Закрепление теоретических знаний и приобретение практических навыков разработки динамических Web-сайтов.
Задание: Создать информационный динамический Web-сайт по заданной тематике. При разработке Web-сайта необходимо использовать различные элементы дизайна, такие как форматирование, текста, таблицы, фреймы, графика, мультимедиа. Помимо этого, на страницах сайта необходимо реализовать применение каскадных таблиц стилей - CSS (внедренные, внутренние и внешние таблицы стилей). Также необходимо создание визуальных эффектов средствами таблиц стилей с применением фильтров, блоковых элементов. Помимо этого, необходимо использовать различные элементы языка управления сценариями Javascript для организации динамических эффектов.
Web-сайт также должен содержать гостевую книгу для связи с посетителями. Необходимо организовать обработку данных пользователя из форм на стороне клиента средствами языка Javascript (проверка заполненности обязательных полей, проверка на некорректный ввод и т.д.).
Сайт по фотоаппаратуре.
-
Решить систему нелинейных уравнений методом Ньютона с точностью 0,01
1)Описание решения задачи численным методом
2)Алгоритм и блок схема решения задачи на пк
3) C# windows form visual studio + возможность результат выгружать во внешний файл