PAT 1002. 写出这个数 (20)

本文详细介绍了如何读入一个自然数,计算其各位数字之和,并用汉语拼音形式输出和的每一位数字。通过示例代码演示了实现过程,包括输入输出格式说明、关键算法步骤及代码实现细节。

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10100

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<stdio.h>


int main ( void )
{
    char number;
    int sum = 0;
    while ( ( number = getchar()) != '\n' ){
        sum = sum + ( number - '0' );
    }

    int digit[ 10 ] = { 0 };
    int i = 0;
    do {
        digit[ i++ ] = sum % 10 ;
        sum = sum / 10;

    }while ( sum != 0 );


    int j;
    for ( j = i - 1; j >= 0; j-- ){
        if ( j == 0 ){
            switch (  digit[ j ]  ){
                case 1:printf("yi");break;
                case 2:printf("er");break;
                case 3:printf("san");break;
                case 4:printf("si");break;
                case 5:printf("wu");break;
                case 6:printf("liu");break;
                case 7:printf("qi");break;
                case 8:printf("ba");break;
                case 9:printf("jiu");break;
                case 0:printf("ling");break;
            }
        }else{
            switch( digit[ j ] ){
                case 1:printf("yi ");break;
                case 2:printf("er ");break;
                case 3:printf("san ");break;
                case 4:printf("si ");break;
                case 5:printf("wu ");break;
                case 6:printf("liu ");break;
                case 7:printf("qi ");break;
                case 8:printf("ba ");break;
                case 9:printf("jiu ");break;
                case 0:printf("ling ");break;
            }
        }

    }

    return 0;

}


内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术和多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估和CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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