PAT (Basic Level) Practise 的C++实现-1002

本文介绍了一个简单的程序,该程序接收一个大整数作为输入,并计算其各位数字之和,然后将该和的每位数字转换成汉语拼音并输出。

1002 写出这个数 (20)

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 <iostream>
#include <string>
#include <math.h>
using namespace std;

int main() {
    int  i,j,n, sum,x,y;
    i = 0;
    sum = 0;
    char pinyin[][9] = { "ling","yi","er","san","si","wu","liu","qi","ba","jiu"};
    string a;
    while (getline(cin, a))
    {
        i=a.length();
        while (i>0)
        {
            i--;
            sum += a[i]-48;
        }
        if (sum/100)
            cout << pinyin[sum / 100]<<" ";
        if (sum/10)
            cout << pinyin[(sum%100) / 10]<<" ";
        cout << pinyin[sum % 10];
        for (n = sum, i = 0; n / 10>0; n = n / 10, i++) {}
        x = (pow(10, i));
        cout << pinyin[sum/x];
        i--;
        sum = sum % x;
        while (sum > 0) {
            x =(pow(10, i));
            i--;
            y = sum / x;
            sum = sum % x;
            cout << " "<< pinyin[y];
        }
    }
}

也简单,本来用一个很蠢的IF函数输出拼音,一直有一个过不了,换成一个数组就过了,我也没有想通为啥。

【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开,利用Matlab代码实现优化模型,旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电,降低电网负荷波动,提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想与遗传算法NSGA-II,兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标,构建了科学合理的数学模型,并通过仿真验证了方法的有效性与实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径,便于复现与进一步研究。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度;②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究;③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与算法实现过程,重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制,同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析,以深化对优化策略的理解。
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