PTA B 1002

读入一个正整数 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的100次方
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

思路:第一步就是数据的读入 题目给出小于10的100次方
很明显远远超过整型等等接受范围
在32位系统里 整形占用4个字节
一个字节8位 整形最大也就是32位二进制 总共可以表达2的32次方-1
如果一个十进制数转位二进制数位数大于32,就溢出,其实也就是存不下了
正数中有一个用来表达零
最大可以赋值为:2147483647。也就是0x7fffffff 约20亿 也就是10位
因此 我们要用字符来接收 并计算各位和 一种字符数组 一种字符接收函数
把每位存进数组中倒叙输出 用二维字符数组对应其拼音

char s[101];
scanf("%s",s);
    for(i=0;i<strlen(s);i++)
    {
    	sum+=s[i]-'0';
    	
	}
char b;
	while((b=getchar())!='\n')
 	{
 		sum+=b-'0';
 		i++;
    }
#include<stdio.h>
#include <string.h>
#define N 50
int main()
{
	char pinyin[][5] = { "ling", "yi", "er", "san", "si", "wu", "liu", "qi", "ba", "jiu" };
	int memory[N] = {0};
	char s[101];

	int sum;
	int i=0;
	
	scanf("%s",s);
    for(i=0;i<strlen(s);i++)
    {
    	sum+=s[i]-'0';
    	
	}
	i=0;
	while(sum>0)
	{
		memory[i]=sum%10;
		sum/=10;
		i++; 
	} 
	
	for(int j=i-1;j>=0;j--)
	{
		if(j!=0)
		printf("%s ",pinyin[memory[j]]);
		else
		printf("%s",pinyin[memory[j]]);
	}

    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,利用卫星遥感数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、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数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数据基础,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数据。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,从而综合利用不同数据的互补信息,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数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,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,提升数据的实用价值。 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高光谱数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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