Perl编程实践:右对齐与哈希查找

54、编写一个程序,让用户输入一些行,然后将这些行右对齐到第 20 列并输出。

以下是一个满足需求的 Perl 程序示例:

use v5.10;
while (my $line = <STDIN>) {
    chomp $line;
    printf "%20s\n", $line;
}

该程序不断从标准输入读取行,去除行尾换行符,然后使用 printf 函数将每行右对齐到第 20 列并输出。

55、编写代码实现读取用户输入的多行文本,然后将每行文本右对齐到20个字符的列中

以下是一个使用Perl实现该功能的示例代码:

while (<STDIN>) {
    chomp;
    printf "%20s\n", $_;
}

这段代码通过 while 循环逐行读取用户输入,使用 chomp 去除每行末尾的换行符,然后使用 printf 函数将每行文本右对齐到 20 个字符的列中。

56、编写代码实现先让用户输入列宽,然后读取用户输入的多行文本,最后将每行文本右对齐到指定列宽的列中

以下是一个简单的 Perl 代码示例来实现该功能:

#!/usr/bin/perl
use warnings;
use strict;

# 获取用户输入的列宽
print "请输入列宽: ";
my $width = <STDIN>;
chomp $width;

# 提示用户输入多行文本
print "请输入多行文本,输入空行结束输入:\n";
my @lines;
while (my $line = <STDIN>) {
    chomp $line;
    last if $line eq '';
    push @lines, $line;
}

# 右对齐输出每行文本
foreach my $line (@lines) {
    printf "%*s\n", $width, $line;
}

这段代码首先让用户输入列宽,接着读取用户输入的多行文本(以空行结束输入),最后将每行文本右对齐到指定列宽的列中并输出。

57、编写代码实现根据用户输入的名字,从哈希表中查找对应的姓氏并输出

以下是一个使用 Perl 语言实现根据用户输入的名字,从哈希表中查找对应的姓氏并输出的示例代码:

#!/usr/bin/perl
use strict;
use warnings;

# 定义哈希表,键为名字,值为姓氏
my %name_surname = (
    "小明" => "张",
    "小红" => "李",
    "小刚" => "王"
);

# 获取用户输入的名字
print "请输入名字: ";
my $input_name = <STDIN>;
chomp($input_name);

# 从哈希表中查找对应的姓氏
if (exists $name_surname{$input_name}) {
    print "对应的姓氏是: $name_surname{$input_name}\n";
} else {
    print "未找到对应的姓氏。\n";
}

以上代码首先定义了一个哈希表 %name_surname ,其中存储了名字和对应的姓氏。然后通过 STDIN 获取用户输入的名字,使用 exists 函数检查该名字是否存在于哈希表中,如果存在则输出对应的姓氏,否则输出未找到的提示信息。

58、编写程序,根据用户输入的名字,从哈希表中查找对应的姓氏并输出。如果输入的名字不在哈希表中,给出解释信息。

以下是一个简单的 Perl 程序示例来实现该功能:

use v5.10;
# 定义哈希表,存储名字和姓氏的映射关系
my %name_surname = ( 'Fred' => 'Smith', 'Barney' => 'Rubble');
# 获取用户输入
print "请输入名字: ";
chomp(my $input_name = <STDIN>);
# 检查输入的名字是否在哈希表中
if (exists $name_surname{$input_name}) {
    say "$input_name 的姓氏是 $name_surname{$input_name}";
} else {
    say "抱歉,哈希表中没有 $input_name 的信息。";
}

该程序首先创建了一个哈希表存储名字和姓氏的对应关系,然后获取用户输入的名字,检查该名字是否存在于哈希表中,若存在则输出对应的姓氏,不存在则给出提示信息。

59、编写程序,遍历环境变量%ENV,找出最长的键名长度,然后按键名排序输出所有环境变量的键和值,要求键和值以两列形式输出。

以下是实现该功能的 Perl 代码:

use strict;
use warnings;

# 找出最长的键名长度
m
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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