A1001. A+B Format (20)

本文介绍了一个简单的C语言程序,该程序接收两个整数作为输入,并以标准格式(每三位数字用逗号分隔)输出这两个整数的和。程序通过字符串操作实现了逗号的插入。

A1001

Calculate a + b and output the sum in standard format -- that is, the digits must be separated into groups of three by commas (unless there are less than four digits).

Input

Each input file contains one test case. Each case contains a pair of integers a and b where -1000000 <= a, b <= 1000000. The numbers are separated by a space.

Output

For each test case, you should output the sum of a and b in one line. The sum must be written in the standard format.

Sample Input
-1000000 9
Sample Output
-999,991
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cctype>
char c[20];
int main() {
    int a, b;
    scanf("%d %d", &a, &b);
    a = a + b;
    sprintf(c, "%d", a);
    int n = strlen(c),m;
    int count = 0;
    m = n;
    for (int i = n - 1; i >= 0; i--) {
        if (isdigit(c[i])) {
            count++;
            if (count == 3) {
                if (i != 0 && isdigit(c[i - 1])) {
                    count = 0;
                    for (int j = m - 1; j >= i; j--) {
                        c[j + 1] = c[j];
                    }
                    c[i] = ',';
                    m++;
                }
            }
        }
    }
    printf("%s", c);
    return 0;
}


根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
在 SQL Server 中,可以通过以下步骤根据 `datime` 字段区分白班和夜班,并计算白班和夜班 `A1001 - A1012` 字段的平均值。假设白班时间为早上 8 点到晚上 8 点(20 点),夜班为晚上 8 点到次日早上 8 点。 ```sql -- 定义白班和夜班的开始时间 DECLARE @day_shift_start TIME = '08:00:00'; DECLARE @night_shift_start TIME = '20:00:00'; -- 计算白班和夜班 A1001 - A1012 字段的平均值 SELECT CASE WHEN CAST(datime AS TIME) >= @day_shift_start AND CAST(datime AS TIME) < @night_shift_start THEN '白班' ELSE '夜班' END AS shift_type, AVG(A1001) AS avg_A1001, AVG(A1002) AS avg_A1002, -- 依次类推计算 A1003 - A1012 的平均值 AVG(A1012) AS avg_A1012 FROM your_table GROUP BY CASE WHEN CAST(datime AS TIME) >= @day_shift_start AND CAST(datime AS TIME) < @night_shift_start THEN '白班' ELSE '夜班' END; ``` 关于是否需要单独建表来存储这些平均值,取决于具体的业务需求: - 如果这些平均值只是临时查看,不需要长期保存和后续分析,那么不需要单独建表,可以直接使用查询结果。 - 如果这些平均值需要长期保存,用于后续的报表生成、数据分析等,那么建议单独建表存储。以下是创建表并插入数据的示例: ```sql -- 创建存储平均值的表 CREATE TABLE shift_avg_values ( shift_type VARCHAR(10), avg_A1001 FLOAT, avg_A1002 FLOAT, -- 依次类推添加 A1003 - A1012 的字段 avg_A1012 FLOAT ); -- 插入计算得到的平均值 INSERT INTO shift_avg_values SELECT CASE WHEN CAST(datime AS TIME) >= @day_shift_start AND CAST(datime AS TIME) < @night_shift_start THEN '白班' ELSE '夜班' END AS shift_type, AVG(A1001) AS avg_A1001, AVG(A1002) AS avg_A1002, -- 依次类推计算 A1003 - A1012 的平均值 AVG(A1012) AS avg_A1012 FROM your_table GROUP BY CASE WHEN CAST(datime AS TIME) >= @day_shift_start AND CAST(datime AS TIME) < @night_shift_start THEN '白班' ELSE '夜班' END; ```
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