PAT 1005 Spell It Right [字符串处理]

Given a non-negative integer N, your task is to compute the sum of all the digits of N, and output every digit of the sum in English.

Input Specification:

Each input file contains one test case. Each case occupies one line which contains an N (≤10​100​​).

Output Specification:

For each test case, output in one line the digits of the sum in English words. There must be one space between two consecutive words, but no extra space at the end of a line.

Sample Input:

12345

Sample Output:

one five

我的代码: 

//非递归
 
#include<stdio.h>
#include<string.h>

int main()
{
	char num[10][10]={"zero","one","two","three","four","five","six","seven","eight","nine"};
	char s[100];
	scanf("%s",s);
	int i,sum = 0,t[100],count = 0;
	for(i=0;i<strlen(s);i++)
		sum += s[i]-'0';
	//特殊情况千万不要漏!(如果输入为0,就进不去下面的while循环 
	if(sum==0)
	{
		printf("zero");
		return 0;
	}
	while(sum!=0)
	{
		t[count++] = sum%10;
 		sum /= 10;
	}
	//逆序输出 
	for(i=count-1;i>=0;i--)
	{
		printf("%s",num[t[i]]);
		if(i) printf(" ");
	}       
}

//递归
#include<stdio.h>
#include<string.h>

char num[10][10]={"zero","one","two","three","four","five","six","seven","eight","nine"};

//递归不需要考虑zero的特殊情况,也不需要逆序输出(栈的思想)
void f(int n)
{
	if(n/10==0)
	{
		printf("%s",num[n%10]);
		return;
	}
	f(n/10);
	printf(" %s",num[n%10]);
} 

int main()
{
	char s[100];
	scanf("%s",s);
	int i,sum = 0,t[100],count = 0;
	for(i=0;i<strlen(s);i++)
		sum += s[i]-'0';  
	f(sum);
}

 

【多变量输入超前多步预测】基于CNN-BiLSTM的光伏功率预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-BiLSTM模型的多变量输入超前多步光伏功率预测方法,并提供了Matlab代码实现。该研究结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力与双向长短期记忆网络(BiLSTM)对时间序列前后依赖关系的捕捉能力,构建了一个高效的深度学习预测模型。模型输入包含多个影响光伏发电的气象与环境变量,能够实现对未来多个时间步长的光伏功率进行精确预测,适用于复杂多变的实际应用场景。文中详细阐述了数据预处理、模型结构设计、训练流程及实验验证过程,展示了该方法相较于传统模型在预测精度和稳定性方面的优势。; 适合人群:具备一定机器学习和深度学习基础,熟悉Matlab编程,从事新能源预测、电力系统分析或相关领域研究的研发人员与高校研究生。; 使用场景及目标:①应用于光伏电站功率预测系统,提升电网调度的准确性与稳定性;②为可再生能源并网管理、能量存储规划及电力市场交易提供可靠的数据支持;③作为深度学习在时间序列多步预测中的典型案例,用于科研复现与教学参考。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注数据归一化、CNN特征提取层设计、BiLSTM时序建模及多步预测策略的实现细节,同时可尝试引入更多外部变量或优化网络结构以进一步提升预测性能。
<think>好的,用户的问题是关于在测试用例5中如何对'1005'进行拼写检查或验证其正确性。首先,我需要理解“拼写校正”或“验证”在数字上下文中的含义。通常,拼写检查是针对单词的,但这里处理的是数字字符串,可能用户是指验证数字是否符合特定格式或规则。 接下来,用户提到“测试点5”,这可能属于某个测试场景,比如软件测试中的测试用例。需要明确测试用例5的具体要求是什么。例如,是否要求'1005'满足某种数字格式(如长度、范围)、是否为有效输入,或者是否存在拼写错误(比如应该是另一个数字)。 可能的步骤包括: 1. **确认测试用例的要求**:检查测试文档,了解测试点5的具体预期,比如是否要求输入是四位数、是否在特定范围内(如1000-1999),或者是否允许包含字母等。 2. **格式验证**:检查'1005'是否符合格式要求,比如长度是否为4位,是否全为数字字符。 3. **逻辑验证**:如果测试用例涉及业务逻辑,比如订单号、ID等,需验证'1005'在系统中是否存在或有效。 4. **上下文检查**:如果测试用例属于拼写检查功能,可能需要确认是否将数字视为文本处理,或者是否有转换错误(如将字母'O'误写为数字'0')。 例如,如果测试用例5要求四位数且范围在1000-2000之间,'1005'符合条件。但若要求是字母和数字组合,可能需要进一步检查是否有字符混淆的情况。此外,是否有其他测试用例中的类似问题,或者是否是自动化测试中的断言失败,需要查看具体的错误信息。 如果用户提供的引用内容中有相关处理流程,比如特征提取或测试方法,可能需要结合这些方法进行分析。例如,引用[2]提到的特征提取器,可能涉及将输入转换为特征向量后进行验证,需要检查转换过程是否正确处理了'1005'。 最后,根据分析结果,给出验证步骤建议,如代码示例检查格式,或查看日志确认有效性,确保回答符合用户的实际测试环境需求。</think>关于在测试用例5中对字符串'1005'进行拼写验证,需要根据具体应用场景分步骤分析: 1. **确认数据类型**: - 若该字段要求纯数字输入,需验证是否包含非法字符(如字母、符号)。例如: ```python def is_valid_number(s): return s.isdigit() ``` 测试结果:`is_valid_number('1005')`返回`True`,说明格式正确[^2] 2. **语义验证**: - 若测试用例涉及业务逻辑(如订单号验证),需检查数值范围: ```python if 1000 <= int('1005') <= 1999: print("Valid ID range") ``` 此处1005属于有效范围 3. **混淆字符检查**: - 对于可能存在的字符混淆(如字母O与数字0),建议添加视觉相似字符替换检测: ```python confusion_map = {'0':'O','1':'I','5':'S'} cleaned = ''.join([confusion_map.get(c,c) for c in '1005']) ``` 4. **上下文验证**: - 结合测试文档要求,检查该测试点是否涉及特殊规则(如奇偶校验、校验位等)。例如若要求末位校验: $$ checksum = \sum_{i=0}^{n} digit_i \times 2^{position} $$ 需要根据具体算法重新计算校验值
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