1002. 写出这个数 (20)

计算大整数位和并转拼音
本文介绍了一种算法,该算法可以接收一个大整数(小于10^100),计算其所有位上的数字之和,并将这个和的每位数字转换成对应的汉语拼音形式输出。

读入一个自然数n,计算其各位数字之和,用汉语拼音写出和的每一位数字。

输入格式:每个测试输入包含1个测试用例,即给出自然数n的值。这里保证n小于10^100。

输出格式:在一行内输出n的各位数字之和的每一位,拼音数字间有1 空格,但一行中最后一个拼音数字后没有空格。

输入样例:
1234567890987654321123456789
输出样例:
yi san wu

#include<iostream>
#include<string>
#include<vector>

using namespace std;

string match(int number){

    string s;
    switch(number){
        case 1:
            s = "yi"; break;
        case 2:
            s = "er"; break;
        case 3:
            s = "san"; break;
        case 4:
            s = "si"; break;
        case 5:
            s = "wu"; break;
        case 6:
            s = "liu"; break;
        case 7:
            s = "qi"; break;
        case 8:
            s = "ba"; break;
        case 9:
            s = "jiu"; break;
        case 0:
            s = "ling"; break;
    }

    return s;
}
int main(){

    vector<string> ret;
    string s;
    cin >> s;
    int len = s.size(), count = 0;
    for(int i = 0; i < len; ++i){
        char c = s[i];
        count += (c-'0');
    }

    do{
        ret.insert(ret.begin(), match(count%10));
        count /= 10;
    }while(count > 0 );

    for(int i = 0; i < ret.size()-1; i++){
        cout << ret[i] << ' ';
    }
    cout << ret[ret.size()-1];

    // cout << count << endl;


    return 0;
}

//一个比较简单的方法

#include <iostream>
#include<string>

using namespace std;

int main(){

  string sign[] = {"ling", "yi", "er", "san", "si", "wu", "liu", "qi", "ba", "jiu", };
  string s;
  int count = 0;

  cin >> s;

  for(int i = 0; i < s.size(); ++i)
    count += s[i]-'0'
  string temp = to_string(count);

  for(int i = 0; i < temp.size(); ++i){
    if(i != 0) cout << ' ';
    cout << sign[temp[i]-'0'];
  }

  return 0;
}

【路径规划】(螺旋)基于A星全覆盖路径规划研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于A星算法的全覆盖路径规划”展开研究,重点介绍了一种结合螺旋搜索策略的A星算法在栅格地图中的路径规划实现方法,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法旨在解决移动机器人或无人机在未知或部分已知环境中实现高效、无遗漏的区域全覆盖路径规划问题。文中详细阐述了A星算法的基本原理、启发式函设计、开放集与关闭集管理机制,并融合螺旋遍历策略以提升初始探索效率,确保覆盖完整性。同时,文档提及该研究属于一系列路径规划技术的一部分,涵盖多种智能优化算法与其他路径规划方法的融合应用。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人、自动化、智能控制及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于服务机器人、农业无人机、扫地机器人等需要完成区域全覆盖任务的设备路径设计;②用于学习和理解A星算法在实际路径规划中的扩展应用,特别是如何结合特定搜索策略(如螺旋)提升算法性能;③作为科研复现与算法对比实验的基础代码参考。; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注A星算法与螺旋策略的切换逻辑与条件判断,并可通过修改地图环境、障碍物分布等方式进行仿真实验,进一步掌握算法适应性与优化方向。
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