[模拟]2000年分区联赛普级组之一 计算器的改良

一元一次方程计算器实现

题目描述
NCL是一家专门从事计算器改良与升级的实验室,最近该实验室收到了某公司所委托的一个任务:需要在该公司某型号的计算器上加上解一元一次方程的功能。实验室将这个任务交给了一个刚进入的新手ZL先生。为了很好的完成这个任务,ZL先生首先研究了一些一元一次方程的实例:
  
  4+3x=8
  6a-5+1=2-2a
  -5+12y=0

  ZL先生被主管告之,在计算器上键入的一个一元一次方程中,只包含整数、小写字母及+、-、=这三个数学符号(当然,符号“─”既可作减号,也可作负号)。方程中并没有括号,也没有除号,方程中的字母表示未知数。

Input
输入的一元一次方程。
  你可假设对键入的方程的正确性的判断是由另一个程序员在做,或者说可认为键入的一元一次方程均为合法的,且有唯一实数解。
Output
  方程的结果(精确至小数点后三位)。

分析
其实是一道很简单很简单(当然是我这个层次)的水题
学了模拟学了数组学了循环学了过程就可以轻易做出
有模拟这两个字应该是不用给思路了吧。。。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <memory.h>
using namespace std;
char c[1001],s[101],f,a,o;
int n1,n2,i,l,k,j;
float x1,x2;
void x()
{
    float d=0;
    int i;
    for (i=1;i<=k;i++)
    {
        if (s[i]>=97&&s[i]<=122||s[i]=='+'||s[i]=='-') break;
        d=d*10+s[i]-48;
    }
    if (s[1]>=97&&s[1]<=122) d=1;
    f=s[i];
    if (f>=97&&s[i]<=122)
    {
        if (o=='+'||o==0) x1+=d;
        else x1-=d;
        f=s[i+1];
    }
    else
    if (o=='+'||o==0) x2+=d;
    else x2-=d;
    o=f;
}
int main()
{
    i=1;
    while (1)
    {
        scanf("%c",&c[i]);
        if (c[i]>=97&&c[i]<=122) a=c[i];
        if (c[i]=='=') j=i;
        if (c[i]=='\n') break;
        i++;
    }
    c[i]='+';
    l=i-1;
    for (i=j+1;i<=l;i++)
    if (c[i]=='+') c[i]='-';
    else
    if (c[i]=='-') c[i]='+';
    if (c[j+1]!='+'||c[j+1]!='-')
    c[j]='-';
    for (i=1;i<=l+1;i++)
    if (c[i]!='=')
    {
        k++;
        s[k]=c[i];
        if (c[i]=='+'||c[i]=='-')
        {
            x();
            memset(s,0,sizeof(s));
            k=0;
        }
    }
    printf("%c=",a);
    printf("%.3f",(float)x2/(x1-x1*2));
}
Nano-ESG数据资源库的构建基于2023初至2024秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 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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