博客
关于我
2021-05-02
阅读量:779 次
发布时间:2019-03-24

本文共 1295 字,大约阅读时间需要 4 分钟。

三个整数求最大值

本道题考察对选择结构的掌握。通过简单的比较操作,我们可以找到三个整数中的最大值。以下是两种常用的解决方法:

方法一:if语句

我们可以通过两两比较的方式来找到最大值。这种方法代码简洁,逻辑清晰。

代码示例

#include 
using namespace std; int main() { int a, b, c; cout << "请输入三个整数:"; cin >> a >> b >> c; int max_num; if (a > b) { // a是较大的数,比较a和c if(a > c) { max_num = a; } else { max_num = c; } } else { // b是较大的数,比较b和c if(b > c) { max_num = b; } else { max_num = c; } } cout << "最大值是:" << max_num << endl; return 0; }``` **注:** 这里通过两层if语句进行比较,确保找到最大的数。 ### 方法二:嵌套的if-else语句 也可以通过嵌套的if-else语句来减少代码行数。这种方法在某些场景下可能更便于阅读。 **代码示例:** ```c++ #include
using namespace std; int main() { int a, b, c; cout << "请输入三个整数:"; cin >> a >> b >> c; int max_num; if(a > b) { if(a > c) { max_num = a; } else { max_num = c; } } else { if(b > c) { max_num = b; } else { max_num = c; } } cout << "最大值是:" << max_num << endl; return 0; }``` **注:** 这里通过嵌套if-else结构,减少了一些比较的层数,代码简洁易懂。 ### 样例输入与输出 **输入:**

1 3 2

**输出:**

3

通过以上方法,我们能够轻松地比较三个整数中的最大值,并按要求输出结果。

转载地址:http://hkdkk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV常用图像拼接方法(四):基于Stitcher类拼接
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | OpenCV快速傅里叶变换(FFT)用于图像和视频流的模糊检测(建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | PaddleOCR 2.9 发布, 正式开源文本图像智能分析利器
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | SAM2(Segment Anything Model 2)新一代分割一切大模型介绍与使用(步骤 + 代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | T-Rex Label !超震撼 AI 自动标注工具,开箱即用、检测一切
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLO11介绍及五大任务推理演示(目标检测,图像分割,图像分类,姿态检测,带方向目标检测)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv10在PyTorch和OpenVINO中推理对比
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv11来了:将重新定义AI的可能性
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8自定义数据集训练实现火焰和烟雾检测(代码+数据集!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | YOLOv8重磅升级,新增旋转目标检测,又该学习了!
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 一文带你读懂YOLOv1~YOLOv11(建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 五分钟快速搭建一个实时人脸口罩检测系统(OpenCV+PaddleHub 含源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 什么是 COCO 数据集?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 低对比度缺陷检测应用实例--LCD屏幕脏污检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 MoveNet Lightning 和 OpenCV 实现实时姿势检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 OpenCV 创建自定义图像滤镜
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用 SAM 和 Grounding DINO 分割卫星图像
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV图像修复技术去除眩光
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV检测并计算直线角度
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用OpenCV轮廓检测提取图像前景
查看>>