念整数(4.2)

MOOC 翁恺C语言 第五周编程练习2 念整数 你的程序要读入一个整数,范围是[-100000,100000]。然后,用汉语拼音将这个整数的每一位输出出来。 如输入1234,则输出: yi er san si 注意,每个字的拼音之间有一个空格,但是最后的字后面没有空格。当遇到负数时,在输出的开头加上“fu”,如-2341输出为: fu er san si yi 输入格式: 一个整数,范围是[-100000,100000]。 输出格式: 表示这个整数的每一位数字的汉语拼音,每一位数字的拼音之间以空格分隔,末尾没有空格。 输入样例: -30 输出样例: f. 阅读详情

题目内容:

你的程序要读入一个整数,范围是[-100000,100000]。然后,用汉语拼音将这个整数的每一位输出出来。

如输入1234,则输出:

yi er san si

注意,每个字的拼音之间有一个空格,但是最后的字后面没有空格。当遇到负数时,在输出的开头加上“fu”,如-2341输出为:

fu er san si yi


输入格式:

一个整数,范围是[-100000,100000]。


输出格式:

表示这个整数的每一位数字的汉语拼音,每一位数字的拼音之间以空格分隔,末尾没有空格。


输入样例:

-30


输出样例:

fu san ling

时间限制:500ms内存限制:32000kb
import java.util.Scanner;  
  
public class Main {  
  
    public static void main(String[] args) {  
        Scanner in = new Scanner(System.in);  
        int n = in.nextInt();  
        int count = 0;  
        if(n<0)  
        {  
            n = -n;  
            System.out.print("fu ");  
        }  
        int temp = n;  
        for(;temp>=10;)  
        {  
            temp = temp/10;  
            count++;  
        }  
        for(;count>=0;count--)  
        {  
            int digit = (n/(int)Math.pow(10, count))%10;  
            switch(digit)  
            {  
            case 0:  
                System.out.print("ling");  
                break;  
            case 1:  
                System.out.print("yi");  
                break;  
            case 2:  
                System.out.print("er");  
                break;  
            case 3:  
                System.out.print("san");  
                break;  
            case 4:  
                System.out.print("si");  
                break;  
            case 5:  
                System.out.print("wu");  
                break;  
            case 6:  
                System.out.print("liu");  
                break;  
            case 7:  
                System.out.print("qi");  
                break;  
            case 8:  
                System.out.print("ba");  
                break;  
            case 9:  
                System.out.print("jiu");  
                break;  
            }  
            if(count!=0)  
            {  
                System.out.print(" ");  
            }  
        }         
    }  
}  
输出代码是从高位到低位,那就采用/10才获取高位的数字,Math.pow(10, count)是10的count次方。
转载自: 点击打开链接

(转载的原文章第一题求素数和错误,不用再看)

你的程序要读入一个整数,范围是[-100000,100000]。然后,用汉语拼音将这个整数的每一位输出出来。 题目来自mooc网翁恺老师C语言课程第五章的课后测验题,发上来和大家一起探讨,交流学习,题目详细要求如下: 程序要读入一个整数,范围是[-100000,100000]。然后,用汉语拼音将这个整数的每一位输出出来。 如输入1234,则输出:yi er san si 注意,每个字的拼音之间有一个空格,但是最后的字后面没有空格。当遇到负数时,在输出的开头加上“fu”,如-2341输出为:fu er san si yi 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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L1-007 念数字 (10分) 输入一个整数,输出每个数字对应的拼音。当整数为负数时,先输出fu字。十个数字对应的拼音如下: 0: ling 1: yi 2: er 3: san 4: si 5: wu 6: liu 7: qi 8: ba 9: jiu 输入格式: 输入在一行中给出一个整数,如:1234。 提示:整数包括负数、零和正数。 输出格式: 在一行中输出这个整数对应的拼音,每个数字的拼音之间用空格分开,行末没有最后的空格。如 yi er san si。 输入样例: -600 输出样例: fu

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念整数

念整数 题目:你的程序要读入一个整数,范围是[-100000,100000]。然后,用汉语拼音将这个整数的每一位输出出来。 如输入1234,则输出: yi er san si 注意,每个字的拼音之间有一个空格,但是最后的字后面没有空格。当遇到负数时,在输出的开头加上“fu”,如-2341输出为: fu er san si yi 输入格式: 一个整数,范围是[-100000,100000]。 输出格...

小于零 553

java 念整数

念整数(5分) 题目内容: 你的程序要读入一个整数,范围是[-100000,100000]。然后,用汉语拼音将这个整数的每一位输出出来。 如输入1234,则输出: yi er san si 注意,每个字的拼音之间有一个空格,但是最后的字后面没有空格。当遇到负数时,在输出的开头加上“fu”,如-2341输出为: fu er san si yi 输入格式: 一个整数,范围是[-100000,10000...

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