C语言｜博客园作业05

这个作业属于哪个课程	https://edu.cnblogs.com/campus/zswxy/SE2020-3
这个作业要求在哪里	https://edu.cnblogs.com/campus/zswxy/SE2020-3/homework/11528
这个作业的目标	<教会我们如何更好地总结学习，形成学习树枝>
学号	<20209170>

一、本周教学内容&目标

第3章 分支结构 3.1-3.2 使学生熟悉多分支结构、字符型数据类型和逻辑运算符。

二、本周作业头

这个作业属于那个课程	C语言程序设计II
这个作业要求在哪里	https://edu.cnblogs.com/campus/zswxy/SE2020-3/homework/11423
我在这个课程的目标是	学会使用多种分支结构，并懂得准确使用多种运算符
这个作业在那个具体方面帮助我实现目标	在理清思路，整理完整结构
参考文献	教材以及网络贴吧

三、本周作业

PTA实验作业
代码互评
学习总结

四、作业格式

1.PTA实验作业
请再此处列出自己的排名图片

从PTA题目集中选出2个你最满意的题目完成以下内容，选择题目难度越大，分值越高，每题20分（每项5分），内容要求如下：

1.1 题目名1
题目内容描述
每个父母都关心自己孩子成人后的身高，据有关生理卫生知识与数理统计分析表明，影响小孩成人后的身高的因素包括遗传、饮食习惯与体育锻炼等。小孩成人后的身高与其父母的身高和自身的性别密切相关。

设 faHeight为父亲的身高，moHeight为母亲的身高，身高预测公式为： 男性成人时身高=( faHeight+moHeight)×0.54 女性成人时身高=( faHeight×0.923+ moHeight)/2cm 此外，如果喜爱体育锻炼，那么身高可增加2%；如果有良好的卫生饮食习惯，那么身高可增加1.5%。

试编程从键盘输入用户的性别(用字符型变量sex存储，输入字符F或f表示女性，输入字符M或m表示男性)、父母身高(用实型变量存储，faHeight为父亲的身高，moHeight为母亲的身高)、是否喜爱体育锻炼(用字符型变量 sports存储，输入字符Y或y表示喜爱，输入字符N或n表示不喜爱)、是否有良好的饮食习惯(用字符型变量diet存储，输入字符Y或y表示良好，输人字符N或n表示不好)等条件，利用给定公式和身高预测方法对身高进行预测。
1.1.1数据处理
介绍实现本题过程中，你的数据表达、数据处理是怎么做的。

数据表达：sex，diet，int，double，char。
数据处理：运用if-else循环，使用char
1.1.2实验代码截图

1.1.3 造测试数据

数据输入	数据输出
F 175 155 Y Y	163.8cm
f 185 165 m Y	170.4cm

1.1.4 PTA提交列表及说明
根据PTA提交列表，简要描述调试程序碰到的问题及解决办法。

提交列表说明：

刚开始运行的时候还是存在多种错误：
1，对于在for循环中“或”的表达“||”刚开始的时候我表达成“|”
2，在printf("%.1fcm",Height)中忘记带单位cm

1.2 题目2
体质指数（ BMI）是目前国际上常用的衡量人体胖瘦程度以及是否健康的一个标准。BMI的计算方法如下： 体质指数（BMI） = 体重（kg）/ 身高（ m )的平方。

1.2.1 数据处理
数据表达：double，weight，height，BMI
数据处理：if-else循环，逻辑符号
1.2.2 实验代码截图

1.2.3 造测试数据

数据输入	数据输出
55 1.58	正常
60 177	偏瘦

1.2.4 PTA提交列表及说明

部分正确：编写表格时，忘记编译24<=BMI<28，导致题目不完整
2.代码互评
找2份同学代码，和自己代码比较，建议互评代码尽量找代码风格差异较大。

同学代码截图

自己代码截图
差异：其中一个同学未使用逻辑符号，还有一个同学if-else循环没有分开写，而是连在一起

33.学习总结

3.1 学习进度条

日期	这周所花时间	总代吗行数	学到的知识简介	还存在的困惑
2020年11月18日·	9小时	275	如何正确使用逻辑符号，以及使用多种分支结构	不是很理解对于一些逻辑语言的准确运用

3.2 累积代码行和博客字数

3.3 学习内容总结和感悟
3.3.1 学习内容总结

3.3.2 学习体会
1，对于本周的PTA的作业完成的相对较快，除了第二题的题目较长，其内容相对没有之前那么难
2，本周学习的多种分支结构也是在原来的基础上稍微扩展了一点，容易接受，而且对于这周学习的逻辑符号等，所涉及的内容相对较少，容易掌握
3，随着学习的深入，PTA所需要的代码也越来越长，在完成的时候也开始有点思维模糊