BJFU 1002——九九乘法表

本篇介绍了一个编程挑战任务:打印九九乘法表。任务要求初学者处理多组测试数据,并针对每组数据输出指定范围内的乘法表,同时需确保格式正确、对齐整齐,并妥善处理错误输入。


描述

打印九九乘法表,怎么样,easy吧?专门为初学者准备的啦~~

输入

输入首先包含一个整数T,(0<T<100),表示测试数据组数,然后是T组数据,每组数据包含两个整数,a和b(0<a<=b<10)

输出

对每组测试数据,请输出乘法表中的第a行到第b行,每组测试数据后跟一个空行,最后一组数据后无空行,注意对齐。如果输入的a, b不符合题意,请输出"Input Error!"。

样例输入

1
1 9

样例输出

1*1=1  
2*1=2  2*2=4  
3*1=3  3*2=6  3*3=9  
4*1=4  4*2=8  4*3=12 4*4=16 
5*1=5  5*2=10 5*3=15 5*4=20 5*5=25 
6*1=6  6*2=12 6*3=18 6*4=24 6*5=30 6*6=36 
7*1=7  7*2=14 7*3=21 7*4=28 7*5=35 7*6=42 7*7=49 
8*1=8  8*2=16 8*3=24 8*4=32 8*5=40 8*6=48 8*7=56 8*8=64 
9*1=9  9*2=18 9*3=27 9*4=36 9*5=45 9*6=54 9*7=63 9*8=72 9*9=81 

提示

此题有很多陷阱,需全面考虑不正确输入范围的情况,另外考虑空格空行的输出。





如题

1.每一列的数据都应对齐。

2.最后一行无空行   

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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