算数运算符课堂练习|学习笔记

简介: 快速学习算数运算符课堂练习。

开发者学堂课程【GO 语言核心编程-基础语法、数组、切片、Map:算数运算符课堂练习】学习笔记,与课程紧密联系,让用户快速学习知识。

课程地址:https://developer.aliyun.com/learning/course/625/detail/9543


算数运算符课堂练习

 

目录

一、 课堂练习2

二、 注意

 

本节课来学习算术运算符的课堂练习2

 

一、课堂练习2

1. 课堂练习2

(1)假如还有97天放假,: xx个星期零xx天

(2)定义一个变量保存华氏温度,华氏温度转换摄氏温度的公式为:5/9*(华氏温度-100)请求出华氏温度对应的摄氏温度。

2. 演示

(1)  //假如还有97天放假,i间: xx个星期零xx天

在 chapter04里新建一个文件夹课堂练习 exec,再在 exec 中新建一个文件 main.go。复制一份结构过来,代码如下:

package main

import (

“fmt”

)

func main( {

}

在主函数中做第一个练习,代码如下:

func main( {

//假如还有97天放假,问:xx个星期零xx天

var days int = 97

var week int = days / 7  //还有多少周

var day int = days % 7  //取余数

fmt.Printf(“%d个星期零%d天\n”, week, day)  //输出

在 cmd.exe 里运行:

D: \goproject \src\ go_code \chapter04demod2>cd ..\exec

D :\ kgopro.ject \isrc \go_code chapterd4\exec>go run main . go

输出得到:

13个星期零6天

可以看到是没有问题的。第一个题就完成了。

(2)//定义一个变量保存华氏温度,华氏温度转换摄氏温度的公式为:5/9*(华氏温度-100),请求出华氏温度对应的摄氏温度

var huashi float32 =134.2  //假设一个值

var sheshi float32 = 5.0 / 9 * (huashi - 100)  //已知华氏温度转换摄氏温度的公式,所以代入。

//运算符之间都有空格

//由于在运算时存在有可能导致把小数点拿掉,因此这里写作5.0。若不写为5.0,则所得结果显示为0,那么结果错误!

fmt.Printf(“%v对应的摄氏温度=%v \n”, huashi, sheshi)  //格式化输出

}

运行得出:

134.2对应的摄氏温度=19

这样算出的结果就是正确的。以上题目就讲解到这里。

 

二、注意

再次强调:在 var sheshi float32 = 5.0/ 9 * (huashi - 100)里,5.0不可写为5,否则运行结果会为0。运行验证:

134.2对应的摄氏温度=0

因此一定要注意是5.0/ 9

使用电脑计算器也可以得出:(5.0/9*(134.2-100)=19

如若对本节内容不熟悉则需要多加练习。

相关文章
|
虚拟化
安装VMware提示无法访问网络位置*:\VMware\......
安装VMware提示无法访问网络位置*:\VMware\......
1285 0
|
安全 JavaScript Ubuntu
LinkKit SDK 接入阿里云物联网平台(2)| 学习笔记
快速学习 LinkKit SDK 接入阿里云物联网平台(2)
1259 1
LinkKit SDK 接入阿里云物联网平台(2)| 学习笔记
|
缓存 资源调度 前端开发
butterfly主题魔改日记(一)
这一篇内容是在hexo+GitHub两篇的 基础上进行魔改,这是我自己的记录,你可以直接看我推荐大佬的博客,然后进行魔改,这篇文章不常更,还望周知!!!
1285 4
|
XML 前端开发 JavaScript
如何创建一个Servlet项目(Maven)?
如何创建一个Servlet项目(Maven)?
如何创建一个Servlet项目(Maven)?
|
存储 SQL 运维
技术白皮书—技术架构
架构演进理念 当前,分布式领域有3大技术方向:Sharding技术,NewSQL原生分布式技术,云原生DB技术。每种分布式都有其独特的优势和特点。PolarDB-X的架构继承了DRDS和X-DB技术的稳定性,结合了PolarDB的云原生技术,融入了NewSQL对于分布式数据一致性的能力,为用户提供新的“云原生+分布式”的产品体验。
877 0
技术白皮书—技术架构
|
机器学习/深度学习 编解码 文字识别
深度学习系列资料总结(二)
深度学习定义:一般是指通过训练多层网络结构对未知数据进行分类或回归 深度学习分类: 有监督学习方法——深度前馈网络、卷积神经网络、循环神经网络等; 无监督学习方法——深度信念网、深度玻尔兹曼机,深度自编码器等。
1017 0
|
前端开发 程序员 开发者
前端开发:Node版本引起的报错问题
在前端开发过程中会遇到各种坑,尤其是对于新入行的前端新手来说更是如此,稍有不慎就会掉入连环坑中。作为前端入门级开发者来说,各种基础问题都能让在开发过程中引起卡壳情况,那么本篇博文就来分享一下前端开发新手常遇到的经典问题,由node版本不一致造成的程序报错问题。
1151 0
前端开发:Node版本引起的报错问题
|
存储 Web App开发 前端开发
《JavaWeb篇》10.Session&Cookie看这一篇就够了(一)
《JavaWeb篇》10.Session&Cookie看这一篇就够了(一)
549 0
《JavaWeb篇》10.Session&Cookie看这一篇就够了(一)
|
机器学习/深度学习 存储 算法
PIE-engine 教程 ——随机森林监督分类案例(河北安国市为例)
PIE-engine 教程 ——随机森林监督分类案例(河北安国市为例)
887 0
PIE-engine 教程 ——随机森林监督分类案例(河北安国市为例)
|
安全 算法 大数据
对称加密加密原理和开发场景解析
加密是自古以来人们都在不断使用的技术,目的是为了隐藏信息,只是随着时代在不断的变化,加密也在不断的更新。从古代的藏宝图对藏宝地点进行隐藏。到二战时候,破译敌方电台,都是属于加密和破解的过程。进入21世纪后,加密在互联网时代也有了新的加密方法。也创造了密码学这个学科。目前在加密的场景下,通常分为:可逆加密和不可逆加密。而在可逆加密场景里又分为:对称加密和非对称加密。本次主要讨论集中在可逆加密上。可逆加密顾名思义就是在对明文进行加密后生成密文,能够通过解密把密文再还原成明文。数据加密一般主要解决三个问题:可信问题(非对称加密可解决),防篡改问题(不可逆加密解决),防窃听问题...
724 0