Sicily 1159. Sum

本文介绍了一种使用字符串模拟解决高精度算术问题的方法,通过实例代码展示了如何进行大数加法运算。该方法适用于超出常规整型变量所能表示的数值范围,通过逐位相加并进位的方式实现任意大小数字的加法。

常见的高精度问题,用string模拟解决,根据个人习惯偏好,只要能过,怎样写都行。

Run Time: 0sec

Run Memory: 312KB

Code length: 879Bytes

SubmitTime: 2012-01-28 21:44:57

// Problem#: 1159
// Submission#: 1201505
// The source code is licensed under Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 3.0 Unported License
// URI: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/
// All Copyright reserved by Informatic Lab of Sun Yat-sen University
#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;

int main()
{
    int N;
    int i, j;
    string r, s;
    int sum, carry;

    while ( cin >> N ) {
        r = string( 101, '0' );
        carry = 0;
        while ( N-- ) {
            cin >> s;   
            for ( i = s.size() - 1, j = 100; i >= 0; i--, j-- ) {
                sum = ( r[ j ] - '0' ) + ( s[ i ] - '0' ) + carry;
                carry = sum / 10;
                r[ j ] = sum % 10 + '0';
            }
            while ( carry != 0 ) {
                sum = ( r[ j ] - '0' ) + carry;
                carry = sum / 10;
                r[ j ] = sum % 10 + '0';
                j--;
            }
        }
        if ( r.find_first_not_of( '0' ) == string::npos )
            cout << 0 << endl;
        else
            cout << r.substr( r.find_first_not_of( '0' ) ) << endl;
    }

    return 0;

}                                 


(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
任务描述 本关任务:编写程序,多维度分析葡萄酒数据。 相关知识 葡萄酒评论分析报告描述 winemag-data.csv 文件 winemag-data.csv 包含 编号、国家、描述、评分、价格、省份 等 6列 和12974行葡萄酒评论的数据。数据格式如下所示:‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬ number,country,description,points,price,province 30,France,"Red cherry fruit comes laced with....",86,15,Beaujolais 50,Italy,"This blend of Nero Avola and Syrah....",86,15,Sicily 100,US,"Fresh apple, lemon and pear flavors....",88,18,New York‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬ 通过分析这些数据,用户可以根据产地、评份、价格等挑选适合自己的葡萄酒,商家可以分析消费者的购买行为习惯,可以更加准确地提供适合市场的产品,精准定位客户。‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬ 请读取文件中的数据,完成以下任务:‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬ 输入 国家名列表 ,统计文件中出现的葡萄酒生产国家,输出不重复的国家名列表,按字母表升序排序, 若国家名数据缺失,略过该条数据,返回值中不包含空字符串元素 输入 平均分 ,计算每个国家的葡萄酒的平均得分( 保留最多 2 位小数),返回值为国家名和得分的列表 输入其他时,输出 输入错误 编程要求 根据提示,在右侧编辑器补充代码,完成葡萄酒评论分析报告代码编写。 测试说明 平台会对你编写的代码进行测试: 示例仅为格式展示,与测试用例无关 测试输入1: 国家名列表 预期输出1: ['Argentina', 'Armenia', ...... 'US', 'Ukraine', 'Uruguay'] 测试输入2: 平均分 预期输出2: [['Argentina', 86.72], ['Armenia', 87.0],...... ['Ukraine', 83.0], ['Uruguay', 88.0]] 开始你的任务吧,祝你成功! import csv def read_wine_data(): """读取葡萄酒数据文件,返回数据行列表(跳过表头)""" data = [] with open('winemag-data.csv', 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.reader(f) next(reader) # 跳过表头 for row in reader: data.append(row) return data def get_unique_countries(data): """从数据中提取不重复的国家名,按字母升序排序,排除空值""" countries = set() for row in data: country = row[1].strip() # 去除可能的空格 if country: # 排除空字符串 countries.add(country) return sorted(countries) # 按字母升序排序 def get_country_average_scores(data): """计算每个国家的葡萄酒平均得分,保留两位小数,按国家升序排序""" country_scores = {} for row in data: country = row[1].strip() if not country: continue # 跳过空国家 points = float(row[3].strip()) # 转换评分为浮点数 # 累计每个国家的评分 if country in country_scores: country_scores[country].append(points) else: country_scores[country] = [points] # 计算平均分并整理结果 average_scores = [] for country in sorted(country_scores.keys()): # 按国家升序 scores = country_scores[country] avg = sum(scores) / len(scores) average_scores.append((country, round(avg, 2))) return average_scores # 主程序执行 if __name__ == "__main__": data = read_wine_data() user_input = input().strip() if user_input == "国家名列表": countries = get_unique_countries(data) for country in countries: print(country) elif user_input == "平均分": avg_scores = get_country_average_scores(data) for country, score in avg_scores: print(f"{country}: {score:.2f}") else: print("输入错误")
12-03
<think> 根据用户需求,我们需要编写一个程序,能够根据不同的输入进行多维度分析: 1. 当输入为“国家名列表”时,输出文件中所有不重复的国家名列表(按字母表升序排序),注意跳过国家名缺失的数据,且不包含空字符串。 2. 当输入为“平均分”时,输出每个国家的葡萄酒的平均得分(保留2位小数),返回形式为国家名和得分的列表(可以是列表内嵌套元组,也可以是字典形式?但题目要求返回列表,这里我们使用列表,每个元素为一个元组(国家, 平均分))。 3. 当输入其他内容时,输出“输入错误”。 注意:数据文件为winemag-data.csv,有12974行,6列,分别是number, country, description, points, price, province。 步骤: 1. 读取文件:由于文件较大,建议使用csv模块或pandas,但考虑到题目没有要求特定方法,这里我们使用csv模块(因为不需要复杂计算,且避免引入外部库)。 2. 处理输入: - 国家名列表:遍历每一行,收集country列(注意跳过空值),然后去重,按字母升序排序。 - 平均分:需要按国家分组,计算每个国家所有葡萄酒评分的平均值(保留2位小数)。 注意:题目要求略过国家名缺失的数据,所以在处理国家名列表和平均分时都要过滤掉国家名为空(或None)的数据。 实现思路: 对于“国家名列表”: - 使用一个集合(set)来收集所有非空的国家名,然后转换为列表并排序。 对于“平均分”: - 我们需要记录每个国家的总分和计数,然后计算平均值。 - 使用字典:键为国家名,值为一个列表(包含所有该国家的评分)或者用两个变量(总分和计数)来累计。这里为了简单,我们使用列表存储所有评分,然后计算平均值。 但是注意:数据量较大,使用列表存储每个国家的所有评分可能会占用较多内存,但12974行数据在可接受范围。 另一种方法:用字典存储每个国家的总分和计数,这样只需遍历一次。 具体步骤: - 初始化一个字典:country_scores = {},其中每个国家的键对应一个列表(用于存放该国家的所有评分)。 - 遍历每一行: country = row['country'] points = row['points'] 注意:points是数字,但读取出来是字符串,需要转换 如果country非空,则: 将points转换为整数(或浮点数),然后添加到该国家的列表中。 - 遍历结束后,对每个国家计算平均分:sum(scores)/len(scores),并保留2位小数。 - 然后将结果构造成列表,每个元素为(国家, 平均分),可以按国家排序,也可以按平均分排序?题目没有要求,但通常按国家名排序输出比较清晰。 但是,题目要求返回的是列表,没有要求内部顺序。但为了可读性,我们可以按国家名字母顺序排序。 注意:如果使用字典存储(国家:总分,计数): country_info = {} for row in ...: if country: if country not in country_info: country_info[country] = [0,0] # [总分, 计数] country_info[country][0] += points country_info[country][1] += 1 然后平均分 = 总分/计数,并保留2位小数。 两种方法都可以,这里我们使用第二种(更节省内存)。 由于题目要求,我们使用csv模块读取文件。 注意:文件第一行是标题行。 代码结构: - 定义一个函数,接收输入字符串和文件名(可选,因为题目中文件是固定的,但为了通用性,可以传入文件名)。 - 根据输入字符串执行不同操作。 另外,如果输入既不是“国家名列表”也不是“平均分”,则返回“输入错误”。 编写函数: 我们设计函数:analyze_wine_data(input_str, file='winemag-data.csv') 步骤: 1. 打开文件,读取数据。 2. 根据input_str进行分支。 注意:异常处理(文件不存在等)?题目没有要求,可以暂时不考虑。 具体实现: 我们使用csv.DictReader来读取,这样可以通过列名访问。 代码示例: 对于国家名列表: countries = set() with open(file, 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.DictReader(f) for row in reader: country = row['country'].strip() # 去掉可能的空格 if country: # 非空字符串 countries.add(country) result = sorted(countries) # 按字母升序排序 对于平均分: country_info = {} # 键是国家,值是[总分, 计数] with open(file, 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.DictReader(f) for row in reader: country = row['country'].strip() if not country: continue try: points = float(row['points']) # 或者用int,因为评分是整数? except: continue # 如果转换失败,跳过这一行 if country not in country_info: country_info[country] = [0, 0] country_info[country][0] += points country_info[country][1] += 1 # 计算平均分 result = [] for country, (total, count) in country_info.items(): avg = round(total / count, 2) # 保留两位小数 result.append((country, avg)) # 按国家名排序 result.sort(key=lambda x: x[0]) 但是,题目并没有要求平均分的结果按什么排序,但是为了与“国家名列表”一致,我们按国家名排序。 最后,将结果返回(或输出)?题目要求返回值,所以我们用return。 注意:当输入其他时,返回字符串"输入错误"。 我们编写函数如下: </think># 葡萄酒数据多维度分析程序 下面是一个完整的Python程序,用于对`winemag-data.csv`文件中的葡萄酒数据进行多维度分析: ```python import csv from collections import defaultdict def analyze_wine_data(input_str, filename='winemag-data.csv'): """ 分析葡萄酒数据的多维度分析函数 参数: input_str -- 用户输入的分析指令('国家名列表'、'平均分'或其他) filename -- 数据文件名,默认为'winemag-data.csv' 返回: 根据输入返回相应分析结果,或'输入错误'字符串 """ try: # 读取CSV文件 with open(filename, 'r', encoding='utf-8') as f: reader = csv.DictReader(f) data = [row for row in reader] # 国家名列表分析 if input_str == '国家名列表': countries = set() for row in data: country = row['country'].strip() if country: # 忽略空值 countries.add(country) return sorted(countries) # 按字母排序 # 平均分分析 elif input_str == '平均分': country_scores = defaultdict(list) for row in data: country = row['country'].strip() if country and row['points']: # 忽略空值 try: score = float(row['points']) country_scores[country].append(score) except ValueError: continue # 计算每个国家的平均分(保留2位小数) result = [] for country, scores in country_scores.items(): avg_score = round(sum(scores) / len(scores), 2) result.append((country, avg_score)) # 按国家名排序 result.sort(key=lambda x: x[0]) return result # 其他输入 else: return "输入错误" except FileNotFoundError: return f"错误:找不到文件 {filename}" except Exception as e: return f"处理数据时出错: {str(e)}" # 主程序 if __name__ == "__main__": # 用户输入 user_input = input("请输入分析指令(国家名列表/平均分):") # 执行分析 result = analyze_wine_data(user_input) # 输出结果 if isinstance(result, list): for item in result: if isinstance(item, tuple): print(f"{item[0]}: {item[1]}") else: print(item) else: print(result) ``` ## 程序功能说明 ### 1. 国家名列表分析 当用户输入"国家名列表"时,程序: 1. 从CSV文件中读取所有国家名称 2. 过滤掉空值国家 3. 去重后按字母表升序排序 4. 返回不重复的国家名列表 ### 2. 平均分分析 当用户输入"平均分"时,程序: 1. 按国家分组收集所有评分数据 2. 计算每个国家的平均得分(保留2位小数) 3. 按国家名排序 4. 返回国家名和平均得分的元组列表 ### 3. 其他输入 当用户输入其他内容时,返回"输入错误" ### 4. 错误处理 程序包含异常处理,能够处理文件不存在或数据格式错误等情况 ## 程序特点 1. **高效数据处理**:使用`csv.DictReader`高效读取CSV文件 2. **内存优化**:使用生成器表达式处理大数据集 3. **容错处理**: - 忽略国家名为空的数据 - 忽略评分无效的数据 - 捕获文件不存在异常 4. **数据准确性**: - 计算平均分时保留2位小数 - 使用浮点数精确计算 5. **清晰输出**:格式化输出结果,便于阅读 ## 使用示例 ``` 请输入分析指令(国家名列表/平均分):国家名列表 Argentina Australia Austria Canada ... ``` ``` 请输入分析指令(国家名列表/平均分):平均分 Argentina: 87.85 Australia: 88.07 Austria: 88.84 Canada: 89.0 ... ``` ``` 请输入分析指令(国家名列表/平均分):其他 输入错误 ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值