编写方程编程题时，需要考虑以下几个方面：
明确题目要求
确定方程的类型（如一元一次、一元二次、多元一次等）。
明确输入和输出的格式。
规定解的范围和精度要求。
选择合适的算法
根据方程的类型选择合适的求解方法（如代数解法、迭代法、数值逼近法等）。
对于一元二次方程，可以使用求根公式或配方法求解。
对于更复杂的方程，可以考虑使用数值优化方法如梯度下降法或遗传算法。
编写高效的代码
使用高效的算法和数据结构来提高计算效率。
避免不必要的计算和内存开销。
优化代码的可读性和可维护性。
测试和验证
编写测试用例来验证代码的正确性。
包括边界条件、特殊情况和大范围测试。
使用断言或单元测试框架来确保代码的正确性。
考虑边界条件和特殊情况
确保代码能够处理各种边界条件和特殊情况。
例如，对于一元二次方程，需要考虑判别式为零或负数的情况。
优化输出格式
按照题目要求格式化输出结果。
对于多个解的情况，按照从小到大的顺序输出。
题目描述
给定一元二次方程的三个参数 \（a\）, \（b\）, \（c\），求方程 \（ax^2 + bx + c = 0\） 的根。
输入
三个正整数，分别代表 \（a\）, \（b\）, \（c\）。
输出
方程的根，按照从小到大的顺序输出。
示例
输入：
```
1 3 2
```
输出：
```
-1.000000
-2.000000
```
代码示例（Python）
```python
import math
def solve_quadratic(a, b, c):
discriminant = b 2 - 4 * a * c
if discriminant > 0:
root1 = (-b + math.sqrt(discriminant)) / (2 * a)
root2 = (-b - math.sqrt(discriminant)) / (2 * a)
return root1, root2
elif discriminant == 0:
root = -b / (2 * a)
return root, root
else:
realPart = -b / (2 * a)
imaginaryPart = math.sqrt(-discriminant) / (2 * a)
return complex(realPart, imaginaryPart), complex(realPart, -imaginaryPart)
示例输入
a, b, c = 1, 3, 2
roots = solve_quadratic(a, b, c)
for i, root in enumerate(roots):
print(f"root{i+1}: {root}")
```
代码示例（C++）