c语言编写一维数组逆序输出
时间: 2024-04-22 14:18:35 浏览: 415
要在C语言中编写一维数组的逆序输出，可以使用以下步骤：
1. 声明一个一维数组，并初始化数组元素。
2. 使用一个循环将数组元素逆序存储到另一个数组中。
3. 再次使用一个循环将逆序后的数组元素输出。
下面是一个示例代码：
```c
#include <stdio.h>
#define SIZE 5
int main() {
int arr[SIZE] = {1, 2, 3, 4, 5};
int reversedArr[SIZE];
// 将数组元素逆序存储到reversedArr中
for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
reversedArr[i] = arr[SIZE - 1 - i];
}
// 输出逆序后的数组元素
printf("逆序输出数组：");
for (int i = 0; i < SIZE; i++) {
printf("%d ", reversedArr[i]);
}
return 0;
}
```
运行以上代码，将会输出：逆序输出数组：5 4 3 2 1
相关问题
c语言编写一个自定义函数fun( )，其功能是将一个数组逆序输出。在主函数中，从键盘输入一个一维数组中的5个元素，调用该自定义函数， 运行该程序，将此数组逆序输出。
好的，以下是代码实现：
```c
#include <stdio.h>
void fun(int arr[], int size) {
int i, temp;
for(i = 0; i < size/2; i++) {
temp = arr[i];
arr[i] = arr[size-1-i];
arr[size-1-i] = temp;
}
}
int main() {
int arr[5], i;
printf("请输入数组中的5个元素：\n");
for(i = 0; i < 5; i++) {
scanf("%d", &arr[i]);
}
fun(arr, 5);
printf("逆序输出结果为：\n");
for(i = 0; i < 5; i++) {
printf("%d ", arr[i]);
}
return 0;
}
```
在该程序中，我们定义了一个名为 `fun` 的函数，该函数接收一个数组和数组的大小作为参数，然后使用循环将数组中的元素逆序交换位置。在主函数中，我们首先从键盘输入了一个包含5个元素的整型数组，然后调用 `fun` 函数，将输入的数组逆序输出。
用c语言编写一个自定义函数fun( )，其功能是将一个数组逆序输出。在主函数中，从键盘输入一个一维数组中的5个元素，调用该自定义函数， 运行该程序，将此数组逆序输出。
好的，以下是用C语言编写的自定义函数fun()，以及主函数的完整代码：
```c
#include <stdio.h>
// 自定义函数fun()，用于将数组逆序输出
void fun(int arr[], int len) {
int i, temp;
for (i = 0; i < len / 2; i++) {
temp = arr[i];
arr[i] = arr[len - i - 1];
arr[len - i - 1] = temp;
}
}
int main() {
int arr[5];
int i;
// 从键盘输入一维数组中的5个元素
printf("请输入5个整数：\n");
for (i = 0; i < 5; i++) {
scanf("%d", &arr[i]);
}
// 调用自定义函数fun()，将数组逆序输出
fun(arr, 5);
printf("逆序输出结果为：\n");
for (i = 0; i < 5; i++) {
printf("%d ", arr[i]);
}
return 0;
}
```
运行该程序，将会输出以下结果：
```
请输入5个整数：
1 2 3 4 5
逆序输出结果为：
5 4 3 2 1
```
其中，自定义函数fun()使用了一个for循环，将数组中的元素逆序排列，然后在主函数中调用该函数，将输入的数组逆序输出。
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5. 自定义下载：用户可以自定义下载任务，例如仅下载图片、视频或其他特定类型的文件。
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7. 编辑和管理下载内容：Teleport Pro具备编辑网站镜像的能力，并可以查看、修改下载的文件。
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10. **连接池的应用案例**：
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- [^2]: CNN是一种前馈神经网络，由卷积层和池化层组成，特别在图像处理方面出色。与传统多层神经网络相比，CNN加入了卷积层和池化层，使特征学习更有效。
- [^3]: CNN与全连接神经网络的区别：至少有一个卷积层提取特征；神经元局部连接和权值共享，减少参数数
基于ASP的深度学习网站导航系统功能详解
从给定文件中我们可以提取以下IT知识点：
### 标题知识点
#### "ASP系统篇"
- **ASP技术介绍**：ASP（Active Server Pages）是一种服务器端的脚本环境，用于创建动态交互式网页。ASP允许开发者将HTML网页与服务器端脚本结合，使用VBScript或JavaScript等语言编写代码，以实现网页内容的动态生成。
- **ASP技术特点**：ASP适用于小型到中型的项目开发，它可以与数据库紧密集成，如Microsoft的Access和SQL Server。ASP支持多种组件和COM（Component Object Model）对象，使得开发者能够实现复杂的业务逻辑。
#### "深度学习网址导航系统"
- **深度学习概念**：深度学习是机器学习的一个分支，通过构建深层的神经网络来模拟人类大脑的工作方式，以实现对数据的高级抽象和学习。
- **系统功能与深度学习的关系**：该标题可能意味着系统在进行网站分类、搜索优化、内容审核等方面采用了深度学习技术，以提供更智能、自动化的服务。然而，根据描述内容，实际上系统并没有直接使用深度学习技术，而是提供了一个传统的网址导航服务，可能是命名上的噱头。
### 描述知识点
#### "全后台化管理，操作简单"
- **后台管理系统的功能**：后台管理系统允许网站管理员通过Web界面执行管理任务，如内容更新、用户管理等。它通常要求界面友好，操作简便，以适应不同技术水平的用户。
#### "栏目无限分类，自由添加，排序，设定是否前台显示"
- **动态网站结构设计**：这意味着网站结构具有高度的灵活性，支持创建无限层级的分类，允许管理员自由地添加、排序和设置分类的显示属性。这种设计通常需要数据库支持动态生成内容。
#### "各大搜索和站内搜索随意切换"
- **搜索引擎集成**：网站可能集成了外部搜索引擎（如Google、Bing）和内部搜索引擎功能，让用户能够方便地从不同来源获取信息。
#### "网站在线提交、审阅、编辑、删除"
- **内容管理系统的功能**：该系统提供了一个内容管理平台，允许用户在线提交内容，由管理员进行审阅、编辑和删除操作。
#### "站点相关信息后台动态配置"
- **动态配置机制**：网站允许管理员通过后台系统动态调整各种配置信息，如网站设置、参数调整等，从而实现快速的网站维护和更新。
#### "自助网站收录，后台审阅"
- **网站收录和审核机制**：该系统提供了一套自助收录流程，允许其他网站提交申请，由管理员进行后台审核，决定是否收录。
#### "网站广告在线发布"
- **广告管理功能**：网站允许管理员在线发布和管理网站广告位，以实现商业变现。
#### "自动生成静态页 ver2.4.5"
- **动态与静态内容**：系统支持动态内容的生成，同时也提供了静态页面的生成机制，这可能有助于提高网站加载速度和搜索引擎优化。
#### "重写后台网址分类管理"
- **系统优化与重构**：提到了后台网址分类管理功能的重写，这可能意味着系统进行了一次重要的更新，以修复前一个版本的错误，并提高性能。
### 标签知识点
#### "ASP web 源代码 源码"
- **ASP程序开发**：标签表明这是一个ASP语言编写的网站源代码，可能是一个开源项目，供开发者下载、研究或部署到自己的服务器上。
### 压缩包子文件名称列表知识点
#### "深度学习(asp)网址导航程序"
- **文件内容和类型**：文件列表中提到的“深度学习(asp)网址导航程序”表明这是一个ASP语言编写的网址导航系统程序，可能包含了系统安装和配置需要的所有源文件。
通过以上分析，我们可以得出这个ASP系统是一个传统的网址导航系统，以后台管理为核心功能，并没有实际运用到深度学习技术。系统的主要功能包括对网站内容、分类、搜索引擎、广告位、以及其他网站相关信息的管理。它可能还提供了一个平台，供用户提交网址，供管理员审核并收录到导航中。源代码可能以ASP语言编写，并在文件中包含了所有必要的程序文件。
【Oracle数据泵进阶技巧】：避免ORA-31634和ORA-31664错误的终极策略
# 1. Oracle数据泵技术概述
## Oracle数据泵技术简介
Oracle数据泵（Data Pump）是一种用于高效地在Oracle数据库之间传输数据和元数据的工具。它从Oracle 10g版本开始引入，提供了快速且灵活的数据导入导出功能。数据泵技术优于旧版的`imp`和`exp`工具，因为它支持多线程，可以在导入和导出过程中显著提高性能。
## 数据泵的核心优势
数据泵的核心优势在于它能并行处理数据，支持大对象（LOBs）和网络传输。它还允许用户自定义数据和对象的传输方式，以及可以控制传输过程中的各种细节，如过滤对象、调整数据缓冲区大小、并行度和网络数据包大小等。
## 数据
多头注意力机制的时间复杂度
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关键引用：
- 引用[1]：提到Transformer模型的计算时间复杂度主要由自注意力机制的O(n²·d)决定。
- 引用[2]：详细解释了注意力机制的计算复杂度，包括QK转置的复杂度为O(N²d)，内存需求为N² + Nd。
- 引用[3]：提到原始注意力机制的时间复杂度为O(n²d)，并讨论了优化方法如稀疏注意力和线性注意力。
- 引用[4]：涉及多头注意力的未来趋势，但没有直接给出计算方法。
用户的问题是计算多头注意力机制的时间