28606

Оператор присваивания

Доклад

Информатика, кибернетика и программирование

Оператор присваивания помещает значение выражения в место отведённое переменной. та же самая переменная принимает другое значение то старое значение переменной стирается на свободное место записывается новое значение. меняющая своё значение по ходу программы.

Русский

2013-08-20

11.4 KB

1 чел.

Оператор присваивания - основной оператор любого языка программирования. Общая форма записи оператора:

  имя величины := выражение

Например, V:=A; или V:=A+1;

При помощи оператора присваивания переменной могут присваиваться константы и выражения, значения переменных любого типа.

Как только в программе встречается переменная, для неё в памяти отводится место. Оператор присваивания помещает значение выражения в место, отведённое переменной.

Если в процессе выполнения программы встречается переприсваивание (т.е. та же самая переменная принимает другое значение), то старое значение переменной стирается, на свободное место записывается новое значение. Команда присваивания позволяет лучше понять смысл слова переменная (т.е. меняющая своё значение по ходу программы).

Выражение может быть арифметическим, логическим или литерным. Важно, чтобы тип величины был согласован с видом выражения.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

40101. Разработка системы защиты выбранного объекта 98.5 KB
  Объект представляет собой локальную сеть с выделенным сервером и 4 рабочих станции. Сеть находится в одном адресном пространстве с корпоративной сетью другого учреждения в дальнейшем СЕТЬ построенной по принципу internet. Кроме того имеется подключение к сети интернет через модемное соединение и через локальную сеть. Подключение к internet через локальную сеть происходит через проксисервер расположенный в СЕТИ.
40102. Математическая модель маятника на каретке 1.46 MB
  В качестве обобщенных координат для рассматриваемой системы с двумя степенями свободы выберем t угол отклонения маятника и xt положение каретки. Для записи уравнений динамики механической системы воспользуемся уравнениями Лагранжа второго рода 1.1 получим математическую модель рассматриваемого объекта в виде системы двух дифференциальных уравнений второго порядка 1. Дифференциальные уравнения в форме Коши Для записи системы дифференциальных уравнений в форме...
40103. СИНТЕЗ СИСТЕМ АВТОМАТИЧЕСКОЙ СТАБИЛИЗАЦИИ МЕХАНИЧЕСКОГО ОБЪЕКТА 13.61 MB
  Построение компьютерной модели с целью имитации движений, а также применение методов теории управления упрощается, если исходные уравнения привести к форме Коши. Для этого разрешим исходные уравнения относительно старших производных. Заметим, что старшие производные входят в уравнение линейно, что позволяет представить уравнения в матричной форме
40104. Синтез алгоритмов управления нестабильным объектом 449.5 KB
  Для достижения цели проекта необходимо решить следующие задачи: 1 составить нелинейную математическую модель объекта и провести анализ методом компьютерного моделирования; 2 провести анализ устойчивости управляемости и наблюдаемости объекта по линеаризованной модели; 3 синтезировать регулятор состояния методом размещения собственных значений [2]; 4 синтезировать наблюдатель состояний и динамический регулятор; 5 оценить размеры области притяжения положения равновесия нелинейной системы с непрерывным регулятором; 6 построить...
40105. Двойственный симплекс-метод, основные принципы, алгоритм. Случаи, когда удобно применять двойственный симплексный метод 178 KB
  ДСМ ДСМ как и СМ называется методом последовательного улучшения оценок и применяется для решения задачи: исходным пунктом этого метода является выбор такого базиса . Таким образом основные принципы ДСМ заключаются в том чтобы: каждый раз выполнялось 2 значения целевой функции убывало. Для этого воспользуемся 2м принципом ДСМ. Чтобы обеспечить это надо выбрать так что: 6 Алгоритм ДСМ формулируется так: Выбираем базис и строим I симплекстаблицу Если все то решение оптимально иначе переход к 3.
40106. Задача максимизации прибыли при заданных ценах на продукцию и ресурсы. Анализ оптимальных решений с помощью множителей Лагранжа 34.5 KB
  Требуется решить задачу максимизации прибыли при заданных P0 и p: mx P0fx p x 1 x  0 2 Исследование задачи будем проводить с помощью функции Лагранжа: балансовое соотношение В оптимальном плане x для любых используемых ресурсов отношение цены к предельной эффективности постоянно. Для этих же ресурсов показали что соотношение предельных эффективностей равно соотношению цен. Наибольшая отдача будет от тех ресурсов которые имеют самую большую предельную эффективность в текущей точке.
40107. Теорема о необходимых и достаточных условиях оптимальности смешанных стратегий 167.5 KB
  Пусть игра определена матрицей и ценой игры V. оптимальная стратегия 1 игрока х является первой координатой некоторой седловой точки фции выигрыша Мх у. СЛЕДСТВИЕ: Если для смешанных стратегий и числа V одновременно выполняются 1 и 2 то будут оптимальными стратегиями игроков а V цена игры. Докво: умножим 1 на y и просуммируем: умножим 2 на x и просуммируем: Получаем Тогда по следствию Т о седловой точке точка седловая и ...
40108. Функция выигрыша в матричных играх без седловой точки. Смешанные и оптимальные смешанные стратегии. Метод сведения решения матричных игр к задаче линейного программирования 119.5 KB
  Функция выигрыша в матричных играх без седловой точки. Парная игра с нулевой суммой задается формально матрицей игры матрицей А = {ij} элементы которой определяют выигрыш первого игрока и проигрыш второго если первый игрок выберет iю стратегию а второй jю стратегию. Пара i0j0 называется седловой точкой матрицы решением игры если выполняются условия: mx по столбцу I игрок min по строке II игрок Значение функции выигрыша в седловой точке называется ценой игры. Тогда выигрыш первого игрока при условии что он выбирает...
40109. Методы штрафных функций и методы центров в выпуклом программировании 90 KB
  Методы штрафных функций и методы центров в выпуклом программировании Метод штрафных функций Постановка задачи Даны непрерывно дифференцируемые целевая функция fx = fx1 xn и функции ограничений gjx = 0 j = 1 m; gjx 0 j = m1 p определяющие множество допустимых решений D. Требуется найти локальный минимум целевой функции на множестве D т. Стратегия поиска Идея метода заключается в сведении задачи на условный минимум к решению последовательности задач поиска безусловного минимума вспомогательной функции: Fx Ck =...