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;
}


Matlab基于粒子群优化算法及鲁棒MPPT控制器提高光伏并网的效率内容概要:本文围绕Matlab在电力系统优化与控制领域的应用展开,重点介绍了基于粒子群优化算法(PSO)和鲁棒MPPT控制器提升光伏并网效率的技术方案。通过Matlab代码实现,结合智能优化算法与先进控制策略,对光伏发电系统的最大功率点跟踪进行优化,有效提高了系统在不同光照条件下的能量转换效率和并网稳定性。同时,文档还涵盖了多种电力系统应用场景,如微电网调度、储能配置、鲁棒控制等,展示了Matlab在科研复现与工程仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事新能源系统开发的工程师;尤其适合关注光伏并网技术、智能优化算法应用与MPPT控制策略研究的专业人士。; 使用场景及目标:①利用粒子群算法优化光伏系统MPPT控制器参数,提升动态响应速度与稳态精度;②研究鲁棒控制策略在光伏并网系统中的抗干扰能力;③复现已发表的高水平论文(如EI、SCI)中的仿真案例,支撑科研项目与学术写作。; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码与Simulink模型进行实践操作,重点关注算法实现细节与系统参数设置,同时参考链接中的完整资源下载以获取更多复现实例,加深对优化算法与控制系统设计的理解。
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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