2014届华为校园招聘机试题3

本文介绍如何将百分制成绩转换为五分制成绩,并实现两个合法时间的相加运算,包括时间转换为秒数进行计算的方法。
1.五分制成绩
描述:    对于一个给定的百分制成绩,输出相应的五分制成绩。设:90分及以上为'A'。80-89分为'B',70-79分为'C',60-69分为'D',60分一下为'E',不合法的输入,输出ERROR


例如,输入:87,输出:B;
输入:101,输出:ERROR


运行时间限制:    无限制
内存限制:    无限制
输入:    一个整数
输出:    输出五分制的成绩。当输入不合法的时候输出ERROR
样例输入:    87
样例输出:    B

答案提示:     

void* countresult(int result){
    if(result> 100 || result < 0){
        cout<< "ERROR";
    }else if (result > 90){
        cout<<  "A";
    }else if(result > 80){
        cout<<  "B";
    }else if(result > 70){
        cout<<  "C";
    }else if(result > 60){
        cout<<  "D";
    }else
        cout<< "E";

}

2.实现两个合法时间相加
描述:    给定两个合法的时间(格式固定:hh:mm:ss,时间合法,不用考虑其它情况),输入两个时间相加后的结果;注意,相加后的结果也必需是一个合法的时间;
附合法时间定义:小时在[00-23]之间,分钟和秒分别是在[00-59]之间;
运行时间限制:    无限制
内存限制:    无限制
输入:    时分秒格式的时间字符串,如00:00:00
输出:    时分秒格式的时间字符串,如00:00:00

样例输入:    00:00:00 00:00:01
样例输出:    00:00:01
答案提示:    建议将时间转换为秒数计算

int charToInt(char *ch){
    int len = strlen(ch);
    int k =10;
    int sum = 0;
    for(int i = 0;  i < len ; ++i){
        sum = sum * k + (ch[i] - '0');
    }
    return sum;
}

int countM(char* ch){
    int len = strlen(ch);
    int count =0;
    int k = 0;
    int sum =0;
    char b[3][3];
    for(int i = 0; i < len ; ++i){
        if(ch[i] <= '9' && ch[i] >= '0' ){
            b[count][k] = ch[i];
            k++;
        }else{
            b[count][k] = '\0';
            ++count;
            k = 0;
        }
    }
    b[count][k] = '\0';
    sum =  charToInt(b[0]) * 60 * 60 + charToInt(b[1]) * 60 + charToInt(b[2]);
    delete b;
    return sum;
}


int main(){
    char* ch1 = "23:12:56";
    char* ch2 = "23:12:56";
    //countM(ch);
    int number1 = countM(ch1);
    int number2 = countM(ch2);
    int sum = number1 + number2;
    int h = 0 , m = 0, s = 0;
    s = sum % 60;
    m = (sum / 60) % 60;
    h = (sum / 60 /60)%24 % 60;
    char ch[255];
    if(h < 10){
        cout<<"0"<<h;
    }else{
        cout<<h;
    }
    cout<<":";
    if(m < 10){
        cout<<"0"<<m;
    }else{
        cout<<m;
    }
    cout<<":";
    if(s < 10){
        cout<<"0"<<s;
    }else{
        cout<<s;
    }
    cout<<endl;
    return 0;
}

3 等式变换
描述:    输入一个正整数X,在下面的等式左边的数字之间添加+号或者-号,使得等式成立。

1 2 3 4 5 6 7 8 9 = X

比如:
12-34+5-67+89 = 5
1+23+4-5+6-7-8-9 = 5

请编写程序,统计满足该输入整数的所有等式的个数。


运行时间限制:    无限制
内存限制:    无限制
输入:    正整数,等式右边的数字
输出:    使该等式成立的个数
样例输入:    5
样例输出:    21
答案提示:  这个能力有限做不出来

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于通过数值方法提升NMPC在动态系统中的鲁棒性与稳定性。文中结合实时迭代制,构建了能够应对系统不确定性与外部扰动的双模预测控制框架,并利用Matlab进行仿真验证,展示了该模型在复杂非线性系统控制中的有效性与实用性。同时,文档列举了大量相关的科研方向与技术应用案例,涵盖优化调度、路径规划、电力系统管理、信号处理等多个领域,体现了该方法的广泛适用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于解决非线性动态系统的实时控制问题,如器人控制、无人路径跟踪、微电网能量管理等;②帮助科研人员复现论文算法,开展NMPC相关创新研究;③为复杂系统提供高精度、强鲁棒性的预测控制解决方案。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,重点关注NMPC的实时迭代制与双模稳定设计原理,并参考文档中列出的相关案例拓展应用场景,同时可借助网盘资源获取完整代码与数据支持。
UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《UWB-IMU、UWB定位对比研究(Matlab代码实现)》的技术文档,重点围绕超宽带(UWB)与惯性测量单元(IMU)融合定位技术展开,通过Matlab代码实现对两种定位方式的性能进行对比分析。文中详细阐述了UWB单独定位与UWB-IMU融合定位的原理、算法设计及仿真实现过程,利用多传感器数据融合策略提升定位精度与稳定性,尤其在复杂环境中减少信号遮挡和漂移误差的影响。研究内容包括系统建模、数据预处理、滤波算法(如扩展卡尔曼滤波EKF)的应用以及定位结果的可视化与误差分析。; 适合人群:具备一定信号处理、导航定位或传感器融合基础知识的研究生、科研人员及从事物联网、无人驾驶、器人等领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于高精度室内定位系统的设计与优化,如智能仓储、无人导航、工业巡检等;②帮助理解多源传感器融合的基本原理与实现方法,掌握UWB与IMU互补优势的技术路径;③为相关科研项目或毕业设计提供可复现的Matlab代码参考与实验验证平台。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注数据融合策略与滤波算法部分,同时可通过修改参数或引入实际采集数据进行扩展实验,以加深对定位系统性能影响因素的理解。
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