Sicily 5037. Abacus

本文介绍了一种通过算法模拟算盘的操作过程。该算法能够接收输入,并更新算盘的状态显示,实现加法运算。通过字符串操作实现了算珠的位置变化。

2012年每周一赛第三场第四题。算盘的模拟,没什么好说的。

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SubmitTime: 2012-04-01 21:42:20

// Problem#: 5037
// Submission#: 1300038
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// 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 u, v;
    string thread[ 6 ];
    int i;

    while ( cin >> v && v != -1 ) {
        for ( i = 0; i < 6; i++ )
            cin >> thread[ i ];

        u = 0;
        for ( i = 0; i < 6; i++ )
            u = u * 10 + ( 9 - thread[ i ].find( '-' ) );
        u += v;
        for ( i = 5; i >= 0; i-- ) {
            thread[ i ] = string( 9 - u % 10, 'o' ) + string( 3, '-' ) + string( u % 10, 'o' );
            u /= 10;
        }

        for ( i = 0; i < 6; i++ )
            cout << thread[ i ] << endl;
        cout << endl;
    }

    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...
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