1002. 写出这个数 (20)

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;
}

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参以及辅助气象据,形成多维度特征据集。该据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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