Программирование

Тип работы: Все Диплом Задача Курсовая работа Лабораторная работа Ответы на вопросы
Язык программирования: Все Bash Basic Batch C C# C# ASP .NET C++ Delphi Fortran Free Basic HTML Java JavaScript Object Pascal Pascal Pascal ABC Python Turbo Pascal VBA Visual Basic алгоритмические языки Ассемблер
Блок-схема: Все Есть Нет
Сортировать по умолчанию цене названию
  • 3. Написать программу расписания пассажирских поездов. При желании можно получить информацию на любой временной период, при этом для каждого поезда должен быть установлен статус (прибыл, выехал, задерживается, производится посадка).

  • Взять любой текст в однобайтовой кодировке. Убрать из текста всё кроме
    символов в диапазоне [32-255].
    Оставшийся текст поделить на слова считая что разделитель - пробел.
    Для счётчика использовать unsigned long.
    Вывести полученный результат БЕЗ СОРТИРОВКИ просто в виде слово -
    количество повторов (сортировку будем разбирать позже).

  • <img src="data:image/png;base64,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

  • Создать класс Двунаправленный_список, используя для связи элементов списка указатели. Реализовать в нем методы добавления и удаления элементов, а также методы перехода к предыдущему и к следующему элементам.

  • Решение задач, Программирование Pascal-

    Вариант 5

    1. Получить сумму первой и последней цифры натуральною = с. а л (.V>9), представленного в восьмеричной системе счисления.
    2. Определить, является ли заданное натуральное число Л совершенным, т.е. равным сумме всех своих (положительных) делителей, кроме самого себя.
    3. Дано натуральное число. Найти знакочередующуюся сумму цифр, учитывая, что младшая цифра числа должна войти в сумму со знаком Например: для числа 453172 должно получиться -6 (-6 = -4+5-3+1 -7+2).
    4. Дана последовательность из вещественных чисел, которые вводятся по одному. За последним числом вводится нуль. Определить номер числа по абсолютной величине, самого близкого к своему номеру.
  • 1. Дана строка, содержащая текст на русском языке. Найти слово,
    встречающееся в каждом предложении, или сообщить, что такого слова нет.
    2. Написать программу, которая находит и выводит на печать все
    четырехзначные числа вида abcd , для которых выполняется: a, b, c, d –
    разные цифры; a*b-c*d =a+b+c+d

  • Имеются 4 задачи С++ (консоль)

    Задание №1. Программирование линейных алгоритмов.

     

    1. 1.                                        Найти сумму членов арифметической прогрессии, если известны ее первый член, знаменатель и число членов прогрессии.

    Описание переменных:

    n – число членов прогрессии;

    a – первый член прогрессии;

    d – знаменатель.

    Задание 2. Программирование ветвящихся алгоритмов.

     

    1. Грузовой автомобиль выехал из одного города в другой со скоростью V1 км/час. Через t часов в этом же направлении выехал легковой автомобиль со скоростью V2 км/час. Составить программу, определяющую, догонит ли легковой автомобиль грузовой через t1 часов после своего выезда.

    Описание переменных:

    v1 – скорость грузового автомобиля;

    t – интервал между выездами;

    v2 – скорость легкового автомобиля;

    t1 – время поездки легкового автомобиля.

    Задание 3. Программирование циклических алгоритмов

    Дано действительное число x. Вычислить:

     

    (-1)(- 3)(- 7) *...(- 63)

    (- 2)(- 4)(- 8) *...* ( - 64)

     

    Описание переменных:

    x – параметр;

    ch – числитель;

    zn – знаменатель.

     

    Задание 4. Линейные массивы. Сортировка массивов

    1. 1.             Найти произведение элементов линейного массива целых чисел, которые кратны 5. Размерность массива –10. Заполнение массива осуществить случайными числами от 10 до 100.

     

    Описание переменных:

    mas[10] – исходный массив чисел;

    p – произведение элементов, кратных 5.

  • Написать программу соответствия между числом и цветом фона (0-черный, 1-голубой,2-зеленый, 3-васильковый, 4-красный, 5-фиолетовый, 6-коричневый, 7-светло-серый).

  • 20. Дана последовательность целых чисел, оканчивающаяся
    числом 0. Найти среднее арифметическое положительных чисел,
    квадрат которых оканчивается на 1, 6 или 9. РЕШИТЬ через while без массива, без pow
    27.Дан одномерный массив, состоящий из N (0 < N < 100)
    целочисленных элементов. Найти количество простых элементов,
    до и после которых располагаются нечетные числа. Без использования функций и pow.

  • 12.Дан массив A(N), где N»<=15 и вводится. Упорядочить по убыванию все элементы массива, начиная с максимального.

    1. Решить задачу как метод класса или часть задачи как метод класса. 2. Решить задачу в main с использованием методов класса. 


  • Контрольная, Программирование и информатика

    КОНТРОЛЬНАЯ  РАБОТА

    1 Задание: Вычислить сумму ряда (по вариантам). Не использовать стандартные функции возведения в степень и факториал, а написать свои функции для вычисления числителя и знаменателя.

    2 Задание:

    1. Напишите программу, которая: а) вводит с клавиатуры два непустых массива целых чисел в диапазоне от нуля до девяти и печатает их разность; б) заменить элементы массива средним арифметическим соседних элементов (крайние элементы не трогать); в) каждый элемент, кратный трем, увеличить в два раза
  • Задание 1

    Вариант 25

    Определить класс « строка». В классе пре дуемо греть следующие поля:

    -     указатель на первый символ строки;

    -     длина строки

    и следующие методы:

    -     конструктор без параметров;

    -     конструктор с параметрами;

    -     вычисление длины строки;

    -     вывод строки на экран;

    -     вывод на экран слова с заданным номером;

    -    подсчёт количества слов, начинающихся с заданного символа (слова в строке разделены символом «пробел»).

    Написать программу, демонстрирующую работу с этим классом. Программа должна содержать меню, позволяющее осуществить проверку всех методов класса.

  • Задача 1
    Тема: «Организация циклов»

    Составьте программу вычисления суммы всех четырехзначных натуральных чисел кратных 3 и 7.

    Задача 2

    Тема: «Обработка одномерных числовых массивов»

    Составьте программу нахождения наибольшего среди тех элементов одномерного массива А(N), что лежат в интервале (C,D).

    Задача 3

    Тема «Обработка двумерных массивов»

    Составьте программу, выясняющую, есть ли в двухмерном массиве C(P,Q) строка, элементы которой образуют геометрическую прогрессию.

    Задача 4

    Тема: «Обработка строковых величин»

    Составьте программу, сортирующую четные элементы целочисленного массива по убыванию простого выбора.

     

  • 1. В одномерном массиве, состоящем из n вещественных элемен-
    тов:
    1) положительные элементы уменьшите вдвое, а отрицательные
    замените на значения их индексов;
    2) определите число соседств двух положительных чисел.
    Преобразуйте массив следующим образом: удалите все нечетные
    элементы, остальные упорядочите по возрастанию.
    41
    2. Дана целочисленная квадратная матрица:
    1) определите, превышают ли все элементы выше главной диаго-
    нали, элементы, расположенные ниже ее симметрично (то есть Aij
    сравнивается с Aji);
    2) удалите строки матрицы, в которых есть хотя бы один нуле-
    вой элемент

  • Решение задач, Программирование C#

    Постройте таблицу значений функции z=f(x,y) и найдите наименьшее значение функции при изменении х на отрезке (а;Ь] с шагом hl и у на отрезке [c;dj с шагом Ь2.

    а=0.1 Ь= 1.5 с=1 d=2 Ы=0.1 Ь2=0.1 z(x,y) = х + 1/х + (1 - у)/2

  • Контрольная, Информатика и программирование 4 задачи

    Задание 1

    Составить таблицу значений функции y = 8 – x2/3 на отрезке [–4; 4] с шагом 1.

    В отчет включить тексты программ на Паскале, реакцию ЭВМ., скрин

     

     

    Задание 2

    Найти произведение положительных, сумму и количество отрицательных из 10 введенных целых значений:

    –5; 5; 36; –10; 98; 63; 2; 8; 37 ; –45.

    В отчет включить тексты программ на Паскале, реакцию ЭВМ., скрин

     

    Задание 3

    Найти сумму положительных и количество отрицательных элементов в одномерном массиве: 0; 15; 12; –9; –8; 58; 45; 36; –85; 58; 36; –45; 2; 3; 25; –9.

    В отчет включить тексты программ на Паскале, реакцию ЭВМ., скрин

     

     

    Задание 4

    В одномерном массиве рассчитать произведение элементов, которые не равняются 0. 

    В отчет включить тексты программ на Паскале, реакцию ЭВМ., скрин

     

  • 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. Исходные данные считать из файла, созданного в Блокноте

  • Контрольная, Основы алгоритмизации и программирования  Сделать на Паскале 3 задания

    5.8 Программа. Дано не менее трёх натуральных чисел, за которыми следует
    0. Определить три наибольших среди них.

    10.9.Пусть текстовый файл t разбит на непустые строки. Описать функцию
    count(t) для подсчета числа строк, которые:

    а) начинаются с буквы d;

    б) оканчиваются буквой z;

    в) начинаются и оканчиваются одной и той же литерой;
    г) состоят из одинаковых литер.

    8.8. Имеется матрица размерностью 98x47 элементов типа real. Написать
    программу, которая позволяет ввести значения элементов матрицы c
    клавиатуры и вывести на экран результат каждого вычисления, указав индексы
    элемента, а также количество вычислений.
    Вычислить:
    а) значение SIN для всех элементов, значения которых не превышают 75°;
    б) значение LN для всех положительных элементов;
    г) значение COS для отрицательных углов.

  • 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.

     

     

  • 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.