7-24 实验3_7_数字拆分 (100 分)

编写一个程序,将某个位数不确定的正整数进行三位分节后输出(Python) 编写一个程序,将某个位数不确定的正整数进行三位分节后输出(Python) 输入形式:用户在第一行输入一个正整数 输出形式:程序将这个正整数三位分节,并在下一行输出 样例输入:1234567 样例输出:1,234,567 样例说明:用户输入正整数1234567,程序从个位开始每隔三位加一个‘,’分割 所以输出为1,234,567 不多说直接上代码 // 编写一个程序,将某个位数不确定的正整数进行三位... 阅读详情

已知一个正整数n,n的范围是1—999999999。你的任务是把这个整数分解为单个数字,然后从左至右依次打印出每一个数字。例如将整数“12345”分解,得到“1 2 3 4 5”。

输入格式:

只有一个正整数。测试用例保证合法。

输出格式:

只有一行,为输入整数的拆分结果,相邻两个数字之间有一个空格,最后一个数字后是换行符。例如12345的拆分结果为:1 2 3 4 5。

输入样例:

12345

输出样例:

1 2 3 4 5

代码如下:

#include<stdio.h>
int main()
{
	int n,i,s=0;
	scanf("%d", &n);
	while (n > 0)
	{
		s = s * 10 + n % 10;
		n /= 10;
	}
	while (s > 0)
	{
		
		if (s < 10)
			printf("%d\n", s%10);
		else
			printf("%d ", s % 10);
		s /= 10;
	}
}

思路就是,先求出它的逆置数然后取模并且打印

当然这样的题可以有多种花里胡哨的解法的:

#include<stdio.h>
int main()
{
	int n, i;
	scanf("%d", &n);
	int arr[100] = { 0 };
	for (i = 0; n > 0; i++,n/=10)
		arr[i] = n % 10;
	for (i--; i > 0; i--)//第一个i--是为了抵消自增
//这里注意一个问题,就是for循环在最后一次结束之后的自增!!
//大家会遇到的
		printf("%d ", arr[i]);
	printf("%d\n", arr[0]);
	return 0;
}

就写两种,大家参考,欢迎在评论区发表自己的代码哦! 

 

STM32接入CH340芯片的升级电路及初始化进入升级模式(死机)问题处理 MCU-REST 在 MCU-BOOT0 处于低电平状态下,进行下拉操作,在MCU-REST 与 MCU-BOOT0 恢复正常电平时,将导致MCU死机,MCU-REST 先于 MCU-BOOT0 下拉可解决该问题;MCU-REST 在 上升沿结束时将判断 MCU-BOOT0 的状态,MCU-BOOT0 处于高电平,MCU死机,MCU-BOOT0 处于低电平 MCU 正常; 阅读详情

相关推荐

Qoder Quest 模式实战:从需求到代码的自动化开发

本文深入探讨Qoder Quest模式如何实现从需求到代码的自动化开发。通过编写清晰的Spec规格说明,Qoder能智能分解任务并在后台执行,生成高质量代码,大幅提升开发效率,让开发者专注于架构设计等创造性工作。

herb5的博客 1152

day2 homework1

7-24 实验3_7_数字拆分 (100 分) 已知一个正整数n,n的范围是1—999999999。你的任务是把这个整数分解为单个数字,然后从左至右依次打印出每一个数字。例如将整数“12345”分解,得到“1 2 3 4 5”。 输入格式: 只有一个正整数。测试用例保证合法。 输出格式: 只有一行,为输入整数的拆分结果,相邻两个数字之间有一个空格,最后一个数字后是换行符。例如12345的拆分结果为:1 2 3 4 5。 输入样例: 12345 输出样例: 1 2 3 4 5 可

zbysbodyguard的博客 601

导带、价带

价带是电子的“束缚态”能量区间,决定材料的化学性质;导带是电子的“自由态”能量区间,直接决定材料的导电能力;禁带宽度则是区分金属、半导体与绝缘体的核心参数。通过调控能带结构(如掺杂、应变工程),可设计出具有特定电学和光学特性的功能材料,推动电子信息、能源转换等领域的技术革新。

weixin_51552564的博客 5116

习题:数字拆分

数字拆分 (100 分) 已知一个正整数n,n的范围是1—999999999。你的任务是把这个整数分解为单个数字,然后从左至右依次打印出每一个数字。例如将整数“12345”分解,得到“1 2 3 4 5”。 输入格式: 只有一个正整数。测试用例保证合法。 输出格式: 只有一行,为输入整数的拆分结果,相邻两个数字之间有一个空格,最后一个数字后是换行符。例如12345的拆分结果为:1 2 3 4 5。 #include<stdio.h> int main() { char

EVEzzy的博客 1155

u3d逆向学习之纯C内存读写与ImGui绘制(Android)

方法:需要在/proc/pid/maps文件查找模块名,一行行遍历所有内存,第一个参数为模块名,第二个参数为索引index(因为该模块会有多个,index为正序遍历第index个该模块),若找到了则使用。32位游戏的指针大小采用4字节,而64位游戏的指针大小采用8字节(这里需要注意),数据地址以16进制存储,使用unsigned long类型 ,该函数只有一个参数,数据地址,返回该地址的指针跳转地址。文件,比较其中的内容是否与传入的包名相同,如果相同,则返回该进程的PID。

zhoujunjie2004的博客 1687

2025年春科研论文写作指导(如何写好科研论文)研究生网课期末考试

希望能帮助到大家

beijieweiyu的博客 5786

7-24 实验3_7_数字拆分

已知一个正整数n,n的范围是1—999999999。你的任务是把这个整数分解为单个数字,然后从左至右依次打印出每一个数字。例如将整数“12345”分解,得到“1 2 3 4 5”。

2301_79934341的博客 349

智元机器人开源具身仿真框架 Genie Sim 入门教程

GenieSim是AgiBot推出的具身智能仿真框架,提供完整闭环开发管道,包括轨迹生成、模型训练和基准测试。框架支持Docker容器化部署,要求Ubuntu 22.04和NVIDIA硬件环境。主要功能涵盖: 支持12种基准测试任务 提供ADER评估框架 集成UniVLA/RDT等基线模型 支持PICO/键盘遥操作 具备轨迹记录回放功能 提供完整API控制接口 开发者可通过Hugging Face获取场景资产,使用标准化ROS主题与仿真环境交互。框架特别优化了碰撞检测和抓取物理模拟,适用于从简单抓取到复杂操

2506_90492529的博客 2540

BUPT 实验10_9_指针数组进阶

简要记录一下答案.

m0_62121252的博客 411

【unity游戏开发之InputSystem——01】通过写代码监听InputSystem输入(基于unity6开发介绍)

通过写代码监听InputSystem输入(基于unity6开发介绍)

向宇的博客,专注php/web全栈 unity游戏开发,欢迎大家评论纠错 4892

基于深度学习的火焰检测系统:YOLOv8 + UI界面 + 数据集详解

YOLO(You Only Look Once)是一种端到端的目标检测算法,其最大优势在于将目标检测任务转化为一个回归问题,可以在一次前向传播中同时完成目标定位和分类。YOLOv8是YOLO系列中的最新版本,相比之前的版本,YOLOv8在精度和推理速度上都做了显著提升,特别是在小物体检测方面表现更加优秀。实时性:YOLOv8具有较高的推理速度,适用于实时火焰检测。高精度:相较于YOLOv7,YOLOv8在精度和小物体检测上有所改进。简单易用:YOLOv8的API简单直观,易于集成和使用。

YOLO 660

给定一个数字,时间,纸币面值来拆分

给定一个数字,时间,纸币面值来拆分 public class Testljc{ public static void main(String[] args ){ System.out.println("1.给定一个三位数,拆分出每位数字并打印"); int a,y1,y2,y3; a=520; y1=a/100; y2=(a%100)/10; y3=a%10; Sys...

m0_45133750的博客 309

基于YOLOv8改进的目标检测算法研究及毕设实现全流程指南

在PyTorch中定义改进后的YOLOv8模型。首先,导入相关的库和模块,然后定义骨干网络、颈部和头部的结构。# 这里定义骨干网络的结构,例如使用改进的CSP结构# 卷积层、批归一化层、激活函数等# 更多的卷积层、批归一化层、激活函数等# 其他层...# 其他层的输出...然后,定义颈部和头部的结构,类似地,将注意力机制和特征增强方法集成到模型中。本毕设以YOLOv8为基础,通过集成注意力机制、应用特征增强技术等方法,改进了目标检测算法。

m0_64661770的博客 323

经典面试题:数字拆分消减问题与单链路村庄销售代价问题[python]

数字拆分消减问题与单链路村庄销售代价问题[python实现]

身披白袍的博客 432

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain&#39;s apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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(&#39;DeepLearnToolbox&#39;));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(&#39;state&#39;,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&#39;); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand(&#39;state&#39;,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 = &#39;sigm&#39;;%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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = &#39;sigm&#39;;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)&#39;)% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;;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, &#39;Too big error&#39;);```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x&#39;,28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x&#39;,28,28,10000))/255;train_y = double(train_y&#39;);test_y = double(test_y&#39;);%% 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&#39;ll get around 1.2% errorrand(&#39;state&#39;,0)cnn.layers = { struct(&#39;type&#39;, &#39;i&#39;) %input layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 6, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 2) %sub sampling layer struct(&#39;type&#39;, &#39;c&#39;, &#39;outputmaps&#39;, 12, &#39;kernelsize&#39;, 5) %convolution layer struct(&#39;type&#39;, &#39;s&#39;, &#39;scale&#39;, 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, &#39;Too big error&#39;);```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(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex2 neural net with L2 weight decayrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex3 neural net with dropoutrand(&#39;state&#39;,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, &#39;Too big error&#39;);%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = &#39;sigm&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% ex5 plotting functionalityrand(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);%% 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(&#39;state&#39;,0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = &#39;softmax&#39;; % 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, &#39;Too big error&#39;);```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo,实现了发现蓝牙,使能蓝牙,通过蓝牙发送消息。

24-7-1 knn手写数字的识别

装进array,形状(50,100,20,20),50行,100列,每个图像20*20大小。# 数据调整,将每个数字的尺寸由20*20调整为1*400(一行400个像素)# 将原始图像划分成独立的数字,每个数字大小20*20,共计5000个。# 【step1:预处理】读入文件、色彩空间转换。# 【step4:塑形为符合KNN的输入】# 【step3:拆分为训练集和测试集】# 【step2:拆分为独立数字】# 【step6:KNN工作】# 【step5:分配标签】# 【step7:验证结果】

aa_moon的专栏 451

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

java拆分任意五位数_五位数拆分出各位

5、输入一个五位数,输出一个反转的五位数输入-》12345输出-》54321//这是五位数字拆分方法。System.out.println("请输入五位数的数字:"); // 比如:12345int g1=num%10;int g2=num/10%10;int g3=num/100%10;int g4=num/1000%10;int g5=num/10000%10;System.out.prin...

weixin_42373997的博客 2714

C# WinForm 基于DirectShow.dll编写的程序,可边预览边保存视频,音频和图片

基于微软的DirectShow.dll的二次开发1.自动识别连接的摄像头跟麦克风且可以对其进行选择(默认选中第一个)2.可录制wmv和avi两种格式的视频并且都带有音频,avi可以录制的分辨率和帧数进行选择,wmv默认进行了淸晰度优化如不喜欢可去除代码中有相关提示3.可在预览点开之后进行拍照,也可边录制视频边拍照4.添加了视频和音频的压缩功能(酌情使用)这次二次开发发现C#对DirectShow的相关信息太少,这次做完也不敢藏私共享出来,还望大家指正

NetVLAD评估指南: recall@N指标原理与Tokyo 24/7白天、黄昏、夜间分场景测试方法

NetVLAD 是一个用于**弱监督地物识别(place recognition)**的经典卷积神经网络架构,只需图片与地点标签即可训练,无需逐像素标注。本指南面向新手,讲清楚评估核心指标 **recall@N** 的计算原理,并手把手演示在 **Tokyo 24/7** 数据集上如何跑通"白天 / 黄昏 / 夜间"分场景测试结果,帮你完整掌握 NetVLAD 评估指南的每一步。 ## 一、re

gitblog_00225的博客 445

[HAOI2015]数字串拆分

题目描述 你有一个长度为n的数字串。定义f(S)为将S拆分成若干个1~m的数的和的方案数,比如m=2时,f(4)=5,分别为4=1+1+1+1你可以将这个数字串分割成若干个数字(允许前导0),将他们加起来,求f,并求和。比如g(123)=f(1+2+3)+f(1+23)+f(12+3)+f(123)。已知字符串和m后求答案对998244353(7*17*223+1,一个质数)取模后...

aoanping0730的博客 257

多位数的拆分

拆分多位数   初学C语言就可能会遇到拆分多位数的题目。对于拆分多位数,我之前是迷茫的,但是自己去百度搜了一下,然后慢慢就理解了,以下就是我的一点理解:       算法:           如有数为n,           那么:                个位:n/1%10             十位:n/10%10           百位:n/100%10     

guaishushu1ss的博客 2903

在第4位至第3位之后,在Java中拆分String的最佳方法是什么?

注意:我的英语有些差 如何在Java中分割String(第4和第3位). 例如,如果我有一个字符串,例如: 0110000 1100001 1001100 00110000(无空格,空格仅用于表示) 如果,我想将其拆分为: 0110 000 1100 001 1001 100 0011 000(无空格) 如何在Java中做到这一点? 我已经尝试过如下操作: jshel...

weixin_44109689的博客 551

LeetCode_2160. 拆分数位后四位数字的最小和_java

LeetCode_2160. 拆分数位后四位数字的最小和_java 给你一个四位 正 整数 num 。请你使用 num 中的 数位 ,将 num 拆成两个新的整数 new1 和 new2 。new1 和 new2 中可以有 前导 0 ,且 num 中 所有 数位都必须使用。 比方说,给你 num = 2932 ,你拥有的数位包括:两个 2 ,一个 9 和一个 3 。一些可能的 [new1, new2] 数对为 [22, 93],[23, 92],[223, 9] 和 [2, 329] 。

weixin_46211609的博客 979

java拆分任意五位数_五位数拆分出各位 - osc_foo7glsg的个人空间 - OSCHINA - 中文开源技术交流社区...

5、输入一个五位数,输出一个反转的五位数输入-》12345 输出-》54321//这是五位数字拆分方法。System.out.println("请输入五位数的数字:"); // 比如:12345int g1=num%10;int g2=num/10%10;int g3=num/100%10;int g4=num/1000%10;int g5=num/10000%10;System.out.pri...

weixin_39559277的博客 363

【备战秋招】7月20日-科大讯飞-第三题-数字拆分问题

于是塔子哥猜测,出题人原本不是想考察这个。而是更像考察物品数量比较少,且背包容量比较大的,01背包恰好装满问题,这个可以用。的方法解决,但由于在笔试中这个难度有点超纲了,感兴趣的朋友可以自行了解。可以拆分为若干项,这些项是不同的,由。对于每一组测试数据,第一行输出一个整数。,代表拆出的序列,并由大到小依次输出。),并且按照由大到小的顺序依次输出。),代表序列的项数。,成了一个简单的二进制转换问题。),代表给定的初始数字。的数量很有限,那么其。众所周知,任何一个数。,题目就变成了将一个。

m0_73659489的博客 1004

五位数拆分出各位

5、输入一个五位数,输出一个反转的五位数输入-》12345 输出-》54321 //这是五位数字拆分方法。 System.out.println("请输入五位数的数字:"); // 比如:12345 int g1=num%10; int g2=num/10%10; int g3=num/100%10; int g4=num/1000%10; int g5=num/...

weixin_30552635的博客 3274

取款机的语言&拆分数字&数字的秘密

2.编写代码实现,模拟用户登录情景,并且只能登录三次。 只允许输入三次密码,如果密码正确则提示登录成,如果三次均输入错误,则退出程序。 #include #include #include int main() {                  int i = 0;                  char arr[10];                  while (

double_happiness的博客 1215
上一篇: 7-6 Catalan数 (100 分)
下一篇: 7-25 实验3_8_位数对调 (100 分) 逆序数的多种写法
评论 3
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值