zhedapat1001

考虑几个关键点和为0 正负数即可

#include<iostream>

using namespace std;
int main()
{
	int a, b, i = 0;
	bool c(false);
	  short t[6];
	  while (cin >> a >> b)
	  {
		  int sum = a + b;
		  if (sum < 0)c = true;
		  else if (sum == 0)
		  {
			  cout << "0";
			  return 0;
		  }
		  while (sum)
		  {
			  t[i] = abs(sum % 1000);
			  sum = sum / 1000;
			  i++;
		  }
		  i--;
		  if (c)cout << "-";
		  c = true;

		  while (i >= 0)
		  {
			  if (c)
			  {
				  cout << t[i];
				  c = false;
			  }
			  else
			  {
				  if (t[i] == 0)cout << "000";
				  else if (t[i] < 10 && t[i]>0)cout << "00" << t[i];
				  else if (t[i] < 100 && t[i]>10)cout << "0" << t[i];
				  else cout << t[i];
			  }
			  if (i != 0)cout << ",";
			  i--;
		  }
	  }
	
	return 0;
}


先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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