PAT1027 Colors in Mars

Sample Input

15 43 71
Sample Output
#123456

 

 

 

 

 

#include <iostream>
#include <iomanip>
#include <string>
using namespace std;


void convert(int a)
{
    int c=a/13,r=a%13;
    if(c==0) 
    {
        if (r < 10)
        {
            printf("%d",r);
        }
        else
        {
            switch(r)
            {
            case 10:
                printf("A");
                return;
            case 11:
                printf("B");
                return;
            case 12:
                printf("C");
                return;
            }
        }

        return;
    }
    else 
    {
        convert(c);
        if (r < 10)
        {
            printf("%d",r);
        }
        else
        {
            switch(r)
            {
            case 10:
                printf("A");
                return;
            case 11:
                printf("B");
                return;
            case 12:
                printf("C");
                return;
            }
        }
    }
}

void convert1(int a)
{

    switch(a)
    {
    case 10:
        printf("0A");
        return;
    case 11:
        printf("0B");
        return;
    case 12:
        printf("0C");
        return;
    default:
        printf("%02d",a);
        return;

    }
}

int main()
{
    int a,b,c;
    cin>>a>>b>>c;
    cout<<"#";
    if(a < 13)
        convert1(a);
    else
        convert(a);
    if(b < 13)
        convert1(b);
    else
        convert(b);
    if(c < 13)
        convert1(c);
    else
        convert(c);
    return 0;
}
 
内容概要:本书《Deep Reinforcement Learning with Guaranteed Performance》探讨了基于李雅普诺夫方法的深度强化学习及其在非线性系统最优控制中的应用。书中提出了一种近似最优自适应控制方法,结合泰勒展开、神经网络、估计器设计及滑模控制思想,解决了不同场景下的跟踪控制问题。该方法不仅保证了性能指标的渐近收敛,还确保了跟踪误差的渐近收敛至零。此外,书中还涉及了执行器饱和、冗余解析等问题,并提出了新的冗余解析方法,验证了所提方法的有效性和优越性。 适合人群:研究生及以上学历的研究人员,特别是从事自适应/最优控制、机器人学和动态神经网络领域的学术界和工业界研究人员。 使用场景及目标:①研究非线性系统的最优控制问题,特别是在存在输入约束和系统动力学的情况下;②解决带有参数不确定性的线性和非线性系统的跟踪控制问题;③探索基于李雅普诺夫方法的深度强化学习在非线性系统控制中的应用;④设计和验证针对冗余机械臂的新型冗余解析方法。 其他说明:本书分为七章,每章内容相对独立,便于读者理解。书中不仅提供了理论分析,还通过实际应用(如欠驱动船舶、冗余机械臂)验证了所提方法的有效性。此外,作者鼓励读者通过仿真和实验进一步验证书中提出的理论和技术。
<think>好的,我现在要处理用户的问题,关于Python中遇到的错误“error 1045pat”。首先,我需要确认用户提到的错误代码是否正确,因为“1045pat”看起来不像常见的Python错误类型。常见的Python错误通常是像SyntaxError、IndexError、KeyError等,后面跟着具体的描述。因此,用户可能记错了错误代码,或者这个错误是特定于某个库或框架的。 接下来,我需要考虑用户可能的场景。用户可能在运行某个Python脚本时遇到了错误提示,其中包含“1045pat”这样的代码。由于这个错误代码不常见,我需要引导用户提供更多上下文信息,比如完整的错误信息、出现错误的代码片段以及使用的库或框架。此外,用户提到想查找与“1045pat”相关的Python内容或解决方法,但可能没有找到相关信息,因此需要帮助。 然后,我会检查站内引用提供的资料。引用[1]提到的是Python编程练习,可能涉及常见错误;引用[2]是关于多处理器Python解决方案,可能与并发有关;引用[3]涉及执行Python脚本的标准输入输出。这些引用中没有直接提到“1045pat”,但可能与某些特定场景相关。 可能的思路是,用户可能在数据库连接时遇到错误,比如MySQL错误1045(访问被拒绝),而“pat”可能是用户输入的用户名或密码的一部分,导致错误信息被截断或显示异常。例如,使用MySQL Connector时,错误的密码可能导致错误1045,而用户可能在代码中拼接字符串时不小心包含了“pat”字符,导致错误信息显示为“1045pat”。 另外,也有可能是用户误将错误代码的一部分和变量名混合在一起,比如在错误信息中看到“1045”和某个变量名“pat”同时出现,导致混淆。或者,用户可能在处理文件或正则表达式时,输入了错误的正则模式,例如“pat”作为模式变量,而错误代码是1045,但被合并显示了。 为了验证这些可能性,我需要询问用户是否在使用数据库连接,或者是否在代码中使用了第三方库,如MySQL Connector、SQLAlchemy等。同时,建议用户检查数据库连接的配置,如用户名、密码、主机地址是否正确,以及网络连接是否正常。如果是正则表达式问题,可能需要检查模式语法是否正确。 此外,建议用户提供完整的错误回溯信息,以便更准确地定位问题。例如,错误发生的代码行、调用的函数、涉及的模块等。如果用户无法提供更多信息,可能需要给出常见的相关错误解决方案,比如数据库连接错误的处理方法,或者正则表达式语法错误的排查步骤。 总结来说,用户的问题可能涉及数据库连接错误或正则表达式错误,但由于错误代码不明确,需要进一步的信息来准确诊断。因此,回答中需要引导用户提供更多细节,并给出可能的解决方向,同时保持回答的结构清晰和有用性。</think>关于“error 1045pat in Python solution”,此错误代码并非Python标准错误类型。根据引用[3]中提到的Python脚本执行场景,推测可能涉及以下两种情况: ### 1. 数据库连接错误(如MySQL ERROR 1045) 若代码中包含数据库操作(如MySQL),错误`1045`表示**访问权限被拒绝**,通常由以下原因引起: - 用户名或密码错误 - 数据库用户未授权远程访问 - 数据库服务未启动 **示例代码检查点**: ```python # 检查MySQL连接配置(示例) import mysql.connector config = { "user": "root", # 需替换为实际用户名 "password": "pat", # 密码中若包含非常规字符可能引发问题 "host": "localhost" } conn = mysql.connector.connect(**config) # 此处可能抛出错误 ``` ### 2. 正则表达式模式错误 若代码包含正则表达式操作,`pat`可能指代模式变量,而`1045`可能是错误行号或自定义错误代码: ```python import re pat = r"\d{4}[a-z]+" # 若模式语法错误会引发异常 re.match(pat, "1045pat") # 此处若模式无效会报错 ```
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