时间日期格式转换

Abaqus 单元与全局刚度矩阵导出实战指南:从INP修改到结果解析 本文提供了Abaqus中导出单元刚度矩阵和全局刚度矩阵的完整实战指南。通过详细步骤讲解INP文件修改、关键指令插入及结果文件解析,帮助工程师、研究人员和二次开发者深入理解有限元软件内核,实现理论验证、二次开发与深度问题调试。 阅读详情

Problem Description

对于日期的常用格式,在中国常采用格式的是“年年年年/月月/日日”或写为英语缩略表示的”yyyy/mm/dd”,此次编程竞赛的启动日期“2010/11/20”就是符合这种格式的一个日期,

而北美所用的日期格式则为“月月/日日/年年年年”或”mm/dd /yyyy”,如将“2010/11/20”改成这种格式,对应的则是”11/20/2010”。对于时间的格式,则常有12小时制和24小时制

的表示方法,24小时制用0-24来表示一天中的24小时,而12小时制只采用1-12表示小时,再加上am/pm来表示上午或下午,比如”17:30:00”是采用24小时制来表示时间,而对应的

12小时制的表示方法是”05:30:00pm”。注意12:00:00pm表示中午12点,而12:00:00am 表示凌晨12点。

对于给定的采用”yyyy/mm/dd”加24小时制(用短横线”-”连接)来表示日期和时间的字符串,请编程实现将其转换成”mm/dd/yyyy”加12小时制格式的字符串。

Input

 第一行为一个整数T(T<=20),代表总共需要转换的时间日期字符串的数目。

接下来的总共T行,每行都是一个需要转换的时间日期字符串。

Output

 分行输出转换之后的结果

Sample Input

2
2010/11/20-12:12:12
1970/01/01-00:01:01

Sample Output

11/20/2010-12:12:12pm
01/01/1970-12:01:01am

Hint

Source

这个题目wa到怀疑人生~~~~

代码:

import java.text.ParseException;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.*;
public class Main {
    public static void main(String[] args) throws ParseException{///抛出异常,一些方法的要求。
        Scanner reader = new Scanner(System.in);
        int T = reader.nextInt();
        reader.nextLine();
        while(T-->0)
        {
            String str = reader.nextLine();
            SimpleDateFormat f1 = new SimpleDateFormat("yyyy/MM/dd-HH:mm:ss");///这里的大写和小写完全不是一回事,就是在大小写的问题上差一点wa死。其他的都是一些固定的用法。。
            Date data = f1.parse(str);
            SimpleDateFormat f2 = new SimpleDateFormat("MM/dd/yyyy-hh:mm:ssa",new Locale("US"));
            str = f2.format(data);
            System.out.println(str.toLowerCase());
        }
        reader.close();
    }
}

 

G Era 标志符
y 年 Year
M 年中的月份
w 年中的周数
W 月份中的周数
D 年中的天数
d 月份中的天数
F 月份中的星期
E 星期中的天数
a Am/pm 标记
H 一天中的小时数(0-23)
k 一天中的小时数(1-24)
K am/pm 中的小时数(0-11)
h am/pm 中的小时数(1-12)
m 小时中的分钟数
s 分钟中的秒数 
S 毫秒数
z 时区 General time zone Pacific Standard Time; PST; GMT-08:00 
Z 时区 RFC 822 time zone -0800

人工智能数据治理——解读AI时代数据治理白皮书 2025【附全文阅读】 摘要:该白皮书面向企业数字化负责人及AI项目推进人员,探讨AI时代数据治理的战略升级。提出"好数据+好数据知识"双基石理念,强调数据需满足"三高"标准(高精度、一致性、时效性)并构建语义知识库。构建四层治理框架,包括数据采集处理、合规安全、知识库建设及质量改进,并介绍AI赋能治理的新范式,如智能ETL和治理Agent体系。同时分析"软件+AI+好数据"的应用模式,为企业实现智能数据治理提供实践指导。(149字) 阅读详情

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