c语言编程题，计算平均数

#include "stdioh"

int main()

{

int a,b,c,sum;

float average;

scanf("%d%d%d",&a,&b,&c);

sum=a+b+c;

average = (float)sum/3;

printf("%d\n",sum);

printf("%2f\n",average);

return 0;

}

C语言，是一种通用的、过程式的编程语言，广泛用于系统与应用软件的开发。具有高效、灵活、功能丰富、表达力强和较高的移植性等特点，在程序员中备受青睐。最近25年是使用最为广泛的编程语言。

C语言是由UNIX的研制者丹尼斯·里奇（Dennis Ritchie）于1970年 由 肯·汤普逊（Ken Thompson）所研制出的B语言的基础上发展和完善起来的。目前，C语言编译器普遍存在于各种不同的 *** 作系统中，例如UNIX、MS-DOS、Microsoft Windows及Linux等。C语言的设计影响了许多后来的编程语言，例如C++、Objective-C、Java、C#等。

语言是1972年由美国的Dennis Ritchie设计发明的，并首次在UNIX *** 作系统的 DEC PDP-11 计算机上使用。它由早期的编程语言BCPL(Basic Combined Programming Language)发展演变而来，在1970年,AT&T贝尔实验室的Ken Thompson根据BCPL语言设计出较先进的并取名为B的语言,最后导致了C语言的问世。 而B语言之前还有A语言，取名自世界上第一位女程序员Ada（艾达）。

随着微型计算机的日益普及,出现了许多C语言版本。由于没有统一的标准, 使得这些C语言之间出现了一些不一致的地方。为了改变这种情况,美国国家标准研究所(ANSI)为C语言制定了一套ANSI标准，成为现行的C语言标准。

由于没有指明数据的来源，下面就从文本文件"datatxt"中取出一些学生的身高数据，并计算平均值，方差和标准差！代码如下：

#include<stdioh>

#include <mathh>

#define hh printf("\n===================================\n");

void main()

{

FILE fp;

float a[520],x,avr,fc,bzc,t,sum=00;

int i,k=0;

fp=fopen("D:\\datatxt","r");

if(fp==NULL)

printf("文件打开失败!\n");

else

{

printf("身高数据：\n");

fscanf(fp,"%f",&x);

while(x!=0)

{

a[k++]=x;

printf("%0f ",x);

sum+=x;

fscanf(fp,"%f",&x);

}

avr=sum/k;

sum=0;

for(i=0;i<k;i++)

sum+=(a[i]-avr)(a[i]-avr);

fc=sum/(k-1);

bzc=sqrt(fc);hh

printf("  学生人数：%d\n",k);

printf("  身高均值：%2f\n",avr);

printf("  身高方差：%2f\n",fc);

printf("身高标准差：%2f\n",bzc);

}

hh

fclose(fp);

}

扩展资料：

c语言的特点

1、C语言是一个有结构化程序设计、具有变量作用域（variable scope）以及递归功能的过程式语言。

2、C语言传递参数均是以值传递（pass by value），另外也可以传递指针（a pointer passed by value）。

3、不同的变量类型可以用结构体（struct）组合在一起。

4、只有32个保留字（reserved keywords），使变量、函数命名有更多d性。

5、部份的变量类型可以转换，例如整型和字符型变量。

6、通过指针（pointer），C语言可以容易的对存储器进行低级控制。

7、预编译处理（preprocessor）让C语言的编译更具有d性。

C均值（K-means）算法是一种聚类算法，它将数据集划分为K个簇，每个簇包含最靠近该簇中心的数据点。其算法流程如下：

1 选择K个初始聚类中心点，可以随机选择或根据实际需求选择。

2 将所有数据点分配到距离它们最近的聚类中心点所在的簇中。

3 重新计算每个簇的中心点。

4 重复步骤2和3，直到簇中心点不再变化或达到最大迭代次数。

C均值算法的主要影响因素包括：

1 初始聚类中心点的选择：不同的初始聚类中心点会导致最终的聚类结果不同。

2 距离度量方法的选择：不同的距离度量方法会导致不同的聚类效果。

3 簇个数的选择：簇个数的选择会影响聚类结果的质量。

为了改进C均值算法的聚类效果，可以采取以下方法：

1 选择更好的初始聚类中心点：可以采用K-means++算法来选择更好的初始聚类中心点。

2 使用更合适的距离度量方法：可以根据数据的特点选择更适合的距离度量方法。

3 动态调整簇个数：可以通过评估聚类结果的质量来动态调整簇个数，以获得更好的聚类效果。

4 使用加权C均值算法：加权C均值算法可以根据数据的权重来调整每个数据点的贡献度，以提高聚类效果。

总之，C均值算法是一种简单有效的聚类算法，但是其聚类效果受到多种因素的影响。改进C均值算法可以通过选择更好的初始聚类中心点、更合适的距离度量方法和动态调整簇个数等方法来提高聚类效果。

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