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;
}


【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕【Koopman】遍历论、动态模态分解和库普曼算子谱特性的计算研究展开,重点介绍基于Matlab的代码实现方法。文章系统阐述了遍历理论的基本概念、动态模态分解(DMD)的数学原理及其与库普曼算子谱特性之间的内在联系,展示了如何通过数值计算手段分析非线性动力系统的演化行为。文中提供了完整的Matlab代码示例,涵盖数据驱动的模态分解、谱分析及可视化过程,帮助读者理解并复现相关算法。同时,文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用场景,体现出该方法在复杂系统建模与分析中的广泛适用性。; 适合人群:具备一定动力系统、线性代数与数值分析基础,熟悉Matlab编程,从事控制理论、流体力学、信号处理或数据驱动建模等领域研究的研究生、博士生及科研人员。; 使用场景及目标:①深入理解库普曼算子理论及其在非线性系统分析中的应用;②掌握动态模态分解(DMD)算法的实现与优化;③应用于流体动力学、气候建模、生物系统、电力系统等领域的时空模态提取与预测;④支撑高水平论文复现与科研项目开发。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段调试运行,对照理论推导加深理解;推荐参考文中提及的相关研究方向拓展应用场景;鼓励在实际数据上验证算法性能,并尝试改进与扩展算法功能。
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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