Pat甲级 1001 A+B Format

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题目网址
https://pintia.cn/problem-sets/994805342720868352/problems/994805528788582400

思路

a+b按照一定格式输出,都不是大数,直接加就完事儿了,注意下结果为0的情况就好.我的代码是为了练习vector容器特意写成这样的,更简单的思路应该是把相加的数字转为string,然后判断输出逗号.

代码

#include <iostream>
#include <cmath>
#include <vector>
#include <algorithm>

using namespace std;

vector<char> v;

int main() {
    int a;
    int b;
    int sum;
    int cnt = 1;

    cin >> a >> b;
    sum = a + b;
    if (sum < 0)
        cout << "-";
    sum = abs(sum);
    if (sum == 0) {
        cout << 0 << endl;
        return 0;
    }
    while (sum > 0) {
        int t = sum % 10;
        sum /= 10;
        v.push_back(t + '0');
        if (cnt == 3) {
            v.push_back(',');
            cnt = 0;
        }
        cnt ++;
    }
    if (v.back() == ',')
        v.pop_back();
    reverse(v.begin(), v.end());
    for (auto i : v)
        cout << i;
    return 0;
}
} 
内容概要:本文介绍了如何使用Python识别图片和扫描PDF中的文字。首先,文章讲解了使用Spire.OCR for Python库来识别图片中的文字,包括安装库、配置OCR模型路径和语言设置、扫描图片以及保存识别后的文本。其次,详细描述了从图片中提取文字及其坐标位置的方法,使用户不仅能够获取文本内容,还能知道文本在图片中的具体位置。最后,文章还介绍了如何结合Spire.PDF for Python将PDF文件转换为图片格式,再通过OCR技术从中提取文字,适用于处理扫描版PDF文件。文中提供了完整的代码示例,帮助读者理解和实践。 适合人群:对Python编程有一定基础,希望学习或提高光学字符识别(OCR)技术的应用开发者,尤其是需要处理大量图片或PDF文档中文字信息的工作人员。 使用场景及目标:① 开发者可以利用这些方法自动化处理图片或PDF文档中的文字信息,提高工作效率;② 实现从非结构化数据(如图片、扫描件)到结构化数据(如文本文件)的转换,便于后续的数据分析和处理;③ 提供了一种解决纸质文档数字化的有效途径,特别是对于历史档案、书籍等资料的电子化保存。 其他说明:需要注意的是,OCR的准确性很大程度上取决于图片的质量,清晰度高、对比度好的图片可以获得更好的识别效果。此外,不同OCR库可能对特定语言或字体的支持程度不同,选择合适的库和配置参数能显著提升识别精度。在实际应用中,建议先进行小规模测试,优化参数后再大规模应用。
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