Программирование

Тип работы: Все Диплом Задача Курсовая работа Лабораторная работа Ответы на вопросы
Язык программирования: Все Basic Batch C C# C# ASP .NET C++ Delphi HTML Java JavaScript Object Pascal Pascal Pascal ABC Python VBA алгоритмические языки
Блок-схема: Все Есть Нет
Сортировать по умолчанию цене названию
  • Фермер хочет построить на своей земле как можно больший по площади сарай. Но на его участке есть деревья и хозяйственные постройки, которые он не хочет никуда переносить. Для простоты представим ферму сеткой размера MxN. Каждое из деревьев и построек размещается в одном или нескольких узлах сетки. Прямоугольный сарай не должен ни с чем соприкасаться (т.е. в соседних с ним узлах сетки не может ничего быть). Найти максимально возможную площадь сарая и где он может размещаться.

  • Лабораторная, Информатика 3 штуки на С

    Лабораторная работа №1

    ФОРМИРОВАНИЕ И ОБРАБОТКА ОДНОМЕРНЫХ МАССИВОВ

     

    Цель работы: Приобретение навыков разработки алгоритмов формирования и обработки одномерного массива. Закрепление понятий базовых структур цикл, разветвление.

    Задание к лабораторной работе

     В соответствии с вариантом (таблица 1)  разработайте алгоритм обработки элементов массива.

     Напишите программу на алгоритмическом языке в соответствии со схемой алгоритма.

    Проведите тестирование программы в среде программирования.

    Исходные данные

    Действия по обработке массива

    Массив Х[30] нецелых элементов задать датчиком случайных чисел.

    Записать в массив Y подряд отрицательные элементы массива Х.  Найти их среднее арифметическое.

    Контрольные вопросы

     

    1.Какие ограничения накладываются на индексы элементов массивов?

    2.Способы описания массивов на языке Си. Понятия размерности массива, описание размерности массивов.

    3.Задание типов элементов массива. Могут ли элементы массива иметь разный тип?

    4.Как располагаются элементы  массива в памяти?

    5.Чем отличаются алгоритмы поиска максимального и минимального элемента массива.

    6.  Чем отличаются алгоритмы расчета суммы и подсчета числа элементов массива.

     

    Лабораторная работа № 2

    ОБРАБОТКА ТЕКСТОВЫХ ФАЙЛОВ

     

    Цель работы: Получить навыки обработки текстовых файлов средствами  языка Cи.

    Задание к лабораторной работе

    Написать программу на языке Си для обработки текстового файла в соответствии с вариантом задания.

    Создать текстовый файл с произвольным числом строк. Из исходного файла, начиная с первой встретившейся буквы 'а', переписать в новый файл все символы до первой встретившейся буквы ' к'. Если буквы «к» не будет, переписать все символы до конца файла.

    Контрольные вопросы

     

    1. Описание символьных данных и строк на языке Си.
    2. Встроенные функции языка Си, используемые для обработки строк.
    3. Назначение функции fgets().
    4. Назначение функции fgetc().
    5. Назначение функции fscanf().

     

    Лабораторная работа № 3

          ТИПОВЫЕ и БЕСТИПОВЫЕ ПОДПРОГРАММЫ - ФУНКЦИИ

     

    Цель работы: Приобрести навыки разработки и использования функций, разработанных пользователем.

    Задание к лабораторной работе

    В соответствии с индивидуальным заданием, номер которого совпадает с двумя последними цифрами вашего пароля,   разработать  алгоритмы  и  программу  на  языке Си с использованием разработанных автором функций.

    1. 1.    Для каждого пункта задания написать подпрограмму-функцию

    - сформировать   целочисленную матрицу    А(NхN);

    -вывести на экран значения матрицы, расположив каждую строку матрицы на строку экрана;

    - найти в матрице количество отрицательных чисел;

    - вычислить суммы диагональных элементов(  главной и побочной ) отдельно, но в одной функции.

    Написать  функцию (main), вызывающую разработанные вами функции.

    Контрольные вопросы:

    1. Типы функции, используемые в программах на языке Си.
    2. Структура функции, определенной пользователем.
    3. Отличие типовой функции от бестиповой  функции.
    4. Типы параметров функции.
    5. Глобальные и локальные идентификаторы.

     

     

  • Курсовая, Информатика и программирования С

    Указания по выполнению курсовой работы

    по курсу «Информатика»

    Целью курсовой работы является освоение студентами принципов  создания и обработки бинарных файлов на  языке Си.

    К поставленной перед Вами задаче следует отнестись так:

    1. Разработать программу, которая должна начать работу с диалога с пользователем: какую операцию с файлом он желает выполнить:

                а) добавить запись в файл или начать запись нового файла;

                б) начать обработку созданного файла;

    Предусмотреть возможность выполнения данных операций многократно.

     

    Задачи для курсовой работы

           В соответствии с индивидуальным заданием, номер которого совпадает с Вашими двумя последними цифрами пароля,   разработать  алгоритмы  и  программу  на  языке Си.

    Написать программу

    1.Создать файл Train.dat, содержащий   записи следующей структуры:

    • название пункта назначения;
    • номер поезда;
    • время отправления. (массив из двух чисел:часы, минуты)

    2. программа должна выполнять следующую обработку файла  Train.dat:

    • поиск в файле поездов, отправляющихся после введенного с клавиатуры времени;
    • если таких поездов нет, выдать соответствующее сообщение на дисплей.
  • Другое, Программирование  Код на С++

    Считать с клавиатуры строку, слова разделены пробелом. Посчитать количество лексем (лексемы - это слова из любого количества знаков разделенных пробелом). Вывести слова содержащие гласные буквы английского алфавита в любом регистре.

  • Контрольная, Программирование  Выполнить задание по программированию.

    Составить постановку, алгоритм и
    программу выдачи на экран в PASCALe
    неравных 44.2 значений функции
    q=3h/tg3.9h(23.8+19h)

    на отрезке! 1.7,h ] с шагом 0.1

  • Написать программу + блок схему

    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).

  • Лабораторная, Основы алгоритмизации и программирования и отчет к ней

    Лабораторная работа № 19: Цикл FOR в JavaScript

    Задание - на основе лекционного материала выполнить и описать порядок выполнения следующих пунктов:

    1. Вычислить значение функции   для каждого значения n.

    Организовать ввод исходных данных с помощью диалогового окна ввода информации InputBox.

    1. Программный код расположить в объекте КОМАНДНАЯ КНОПКА для события Click.

    В программном коде использовать цикл FOR.

    1. Вывести результат с помощью диалогового окна сообщения MsgBox.
    2. Выполнить пп.1-3 для своего варианта в VBScript(cM. Варианты заданий).
    3. Выполнить пп.1-3 своего варианта в JavaScript.

    Варианты заданий

    Вычислить значение функции для /1, вводимого с помощью диалогового окна InputBox

  • Курсовая, Информатика и программирование на С

    Курсовая работа

    на тему

    “Создание и обработка бинарных файлов на языке Си”

    Задание:

     

    Разработать программу, которая должна начать работу с диалога с пользователем: какую операцию с файлом он желает выполнить:

    а) добавить запись в файл или начать запись нового файла;

    б) начать обработку созданного файла;

    Предусмотреть возможность выполнения данных операций многократно.

     

    Написать программу:

    1. Создать файл WORKER.dat, содержащий  записи следующей структуры:
    • фамилия и инициалы;
    • номер телефона;
    • день рождения (массив из трех чисел);
    1.  программа должна выполнять следующую обработку файла  WORKER.dat:

    поиск в файле информации о людях, родившихся в месяц, номер которого введен с клавиатуры;

    если таких людей нет, выдать соответствующее сообщение на дисплей.

  • Выполнить курсовую по программированию

    КУРСОВАЯ РАБОТА

    ПО ДИСЦИПЛИНЕ

    «ЯЗЫКИ ПРОГРАММИРОВАНИЯ»

     

    Тема: «Создание базы данных средствами языка ПАСКАЛЬ»

  • Лабораторная, Языки программирования Basic

    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. 1.  Тема и название работы:

        Интегрированная среда разработки Visual Studio .NET  и основные понятия 

                       – Вычисление периметра и площади треугольника.

     

    1. 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 определитьР            –  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.
  • Другое, Программирование и информатика

    Задание 1

    14. Даны действительные числа xl, х2, хЗ, у!, у2, уЗ. Выяснить, является ли треугольник с вершинами (xl, yl), (х2, у2), (хЗ, уЗ) прямоугольным?

    Задание 2

    14. Для заданного натурального числа п рассчитать сумму 1 + 3 + 5 + ...+ 2/? —1 и сравнить со значением л(/74-1).

    Задание 3

    14. Написать программу для вычисления сопротивления цепи из не­скольких проводников, соединенных параллельно (значения сопротивлений вводятся одно за другим и для завершения ввода нажимается 0).

  • Лабораторная, Информатика и Языки программирования

    Постройте таблицу значений функции z=f(x,y) при изменении x на отрезке[a;b]c шагом h1 и y на отрезке [c;d] с шагом h2.

    a=0     b=3    h1=0.1      c=1     d=4       h2=0.2

  • Решение задач, Информатика и программирование pascal abc

    2. Практическая часть по программированию:                

    Практическая часть по программированию предполагает решение 2 задач: на тип INTEGER и на тип CHAR (другие типы использовать нельзя!!!).

    Вводятся числа. Конец ввода - 0. Найти среднее арифметическое положительных чисел и
    произведение отрицательных

    Вводится текст. Конец ввода <F2>. Найти количество букв «А».

    По результатам выполнения практической части по программированию должен быть оформлен отчет, содержащий формулировку задачи; блок-схему алгоритма решения задачи; тексты программ; примеры функционирования системы. Отчет представляется в бумажном варианте.

  • Решение задач, Информатика и Программирование на Python

    Для этих трёх задач нарисовать блок схемы в Worde
    1) Даны два числа a и b. Найти их среднее арифметическое: (a + b)/2

    2) Дана масса M в граммах. Используя операцию деления нацело, найти количество полных килограммов в ней. Используя операцию остаток от деления нацело, найти количество оставшихся граммов.
    В результате работы программы на экран должен быть выведен текст следующего вида (пример): 5358 гр = 5 кг 358 гр

    3)Дано двузначное число. Найти сумму его цифр.

    Для следующих трёх задач написать программы выполнения для программы Питон
    1) С некоторого момента прошло 234 дня. Сколько полных недель прошло за этот период?
    2) Дан прямоугольник с размерами 543 х 130 мм. Сколько квадратов со стороной 130 мм можно отрезать от него?
    3) Дано трехзначное число. Найти число, полученное при прочтении его цифр справа налево.

  • Решение задач, высокоуровневое программирование
      1. Описать функцию для определения f(x,y) (вид функции для каждого варианта задания приведен в столбце 2 таблицы).
      2. Задать конкретные значения s, t и вычислить а, b (формулы для определения а, b для каждого варианта задания приведены в столбце 2 таблицы).
      3. Описать рекурсивные функции для определения pi, hi. Задать значение z и вычислить с (формулы для определения рекурсивных функций и для определения с приведены в столбце 3 таблицы).
      4. Задать три последовательности случайных чисел ni, mj, 1k и произвести действия над каждым элементом этих последовательностей, используя процедуру (количество элементов последовательностей i, j, к и соответствующие действия для каждого варианта задания приведены в столбце 4 таблицы).

      На экран необходимо последовательно вывести значения переменных а, Ь, с, заданные и преобразованные последовательности ni, mj, 1k (каждую последовательность чисел вывести в одну строку).

       

      Вид функции f(x,y). Задать s, t. Вычислить a, b.

      Вид функции pi, hi.

      Задать z.

      Вычислить c

      Значения i, j, k.

      Произвести действия над элементами последовательностей

      2

      3

      4

       

  • Лабораторная, Языки программирования 3 штуки

    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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

  • Лабораторная, Программирование---

    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, Программирование на-C#-

    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.

  • -Отчет по практике, Языки программирования

    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.

  • Решить 3 лабораторные работы на языке Си.-
    Лабораторная работа №1

    ФОРМИРОВАНИЕ И ОБРАБОТКА ОДНОМЕРНЫХ МАССИВОВ

    Цель работы: Приобретение навыков разработки алгоритмов формирования и обработки одномерного массива. Закрепление понятий базовых структур цикл, разветвление.

    Задание к лабораторной работе

     В соответствии с вариантом разработайте алгоритм обработки элементов массива.

              Напишите программу на алгоритмическом языке в соответствии со схемой алгоритма.

    Проведите тестирование программы в среде программирования.

     

    Массив А[15] сформировать датчиком случайных чисел.

    Найти минимальный элемент и сумму отрицательных элементов. Заменить в массиве А минимальный элемент найденной суммой.