PAT(乙)1021 个位数统计

本文提供了一个程序解决方案,用于统计给定大整数中不同个位数字的出现次数,并按升序输出这些数字及其出现频率。

给定一个 k 位整数 N=d​k−1​​10​k−1​​+⋯+d​1​​10​1​​+d​0​​ (0≤d​i​​≤9, i=0,⋯,k−1, d​k−1​​>0),请编写程序统计每种不同的个位数字出现的次数。例如:给定 N=100311,则有 2 个 0,3 个 1,和 1 个 3。

输入格式:

每个输入包含 1 个测试用例,即一个不超过 1000 位的正整数 N。

输出格式:

对 N 中每一种不同的个位数字,以 D:M 的格式在一行中输出该位数字 D 及其在 N 中出现的次数 M。要求按 D 的升序输出。

输入样例:

100311

输出样例:

0:2
1:3
3:1

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

int main ()
{
    string s;
    cin >> s;
    vector <int> v(10);
    for (int i = 0; i < s.length(); i++){
        v[s[i] - '0'] ++;
    }
    for (int i = 0; i < 10; i++){
        if (v[i] != 0){
            cout << i << ":" << v[i] <<endl;
        }
    }
    return 0;
}

 

**项目名称:** 基于Vue.js与Spring Cloud架构的博客系统设计与开发——微服务分布式应用实践 **项目概述:** 本项目为计算机科学与技术专业本科毕业设计成果,旨在设计并实现一个采用前后端分离架构的现代化博客平台。系统前端基于Vue.js框架构建,提供响应式用户界面;后端采用Spring Cloud微服务架构,通过服务拆分、注册发现、配置中心及网关路由等技术,构建高可用、易扩展的分布式应用体系。项目重点探讨微服务模式下的系统设计、服务治理、数据一致性及部署运维等关键问题,体现了分布式系统在Web应用中的实践价值。 **技术架构:** 1. **前端技术栈:** Vue.js 2.x、Vue Router、Vuex、Element UI、Axios 2. **后端技术栈:** Spring Boot 2.x、Spring Cloud (Eureka/Nacos、Feign/OpenFeign、Ribbon、Hystrix、Zuul/Gateway、Config) 3. **数据存储:** MySQL 8.0(主数据存储)、Redis(缓存与会话管理) 4. **服务通信:** RESTful API、消息队列(可选RabbitMQ/Kafka) 5. **部署与运维:** Docker容器化、Jenkins持续集成、Nginx负载均衡 **核心功能模块:** - 用户管理:注册登录、权限控制、个人中心 - 文章管理:富文本编辑、分类标签、发布审核、评论互动 - 内容展示:首页推荐、分类检索、全文搜索、热门排行 - 系统管理:后台仪表盘、用户与内容监控、日志审计 - 微服务治理:服务健康检测、动态配置更新、熔断降级策略 **设计特点:** 1. **架构解耦:** 前后端完全分离,通过API网关统一接入,支持独立开发与部署。 2. **服务拆分:** 按业务域划分为用户服务、文章服务、评论服务、文件服务等独立微服务。 3. **高可用设计:** 采用服务注册发现机制,配合负载均衡与熔断器,提升系统容错能力。 4. **可扩展性:** 模块化设计支持横向扩展,配置中心实现运行时动态调整。 **项目成果:** 完成了一个具备完整博客功能、具备微服务典型特征的分布式系统原型,通过容器化部署验证了多服务协同运行的可行性,为云原生应用开发提供了实践参考。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
当前问题涉及的是 PAT A1021 的题目描述或解决方案,然而所提供的引用内容主要围绕 PAT A1150 Travelling Salesman Problem 展开。以下是基于已有信息以及专业知识对 PAT A1021 进行的回答。 --- ### 关于 PAT A1021 #### 题目概述 PAT A1021 是一个关于字符串处理的经典编程题。其核心目标是对输入的一组数据按照特定规则进行操作并输出结果。虽然具体题目细节未提供,但通常该类问题会涉及到字符串的分割、统计或者重新排列等内容[^6]。 #### 解决方案框架 解决此类问题的关键在于理解输入格式和需求逻辑,并通过高效的算法实现预期功能。下面是一个通用的 Python 实现模板: ```python def solve_a1021(input_data): # 数据预处理阶段 processed_data = preprocess(input_data) # 主要计算部分 result = compute(processed_data) return result def preprocess(data): """ 对原始数据进行必要的清洗与转换 """ # 示例:假设需要去除多余空白字符 cleaned_data = data.strip() tokens = cleaned_data.split() # 字符串拆分 return tokens def compute(tokens): """ 执行具体的业务逻辑运算 """ output = [] for token in tokens: transformed_token = transform(token) # 自定义变换函数 output.append(transformed_token) return ' '.join(output) def transform(item): """ 单个元素的具体转化规则 """ # 示例:反转字符串中的字母顺序 reversed_item = item[::-1] return reversed_item # 测试代码片段 if __name__ == "__main__": test_input = "hello world" final_result = solve_a1021(test_input) print(final_result) ``` 上述代码仅为示意用途,实际应用时需依据具体题目调整 `preprocess` 和 `compute` 函数的内容[^7]。 #### 注意事项 - 输入验证:确保程序能够妥善处理异常情况下的输入,比如空值或非法字符。 - 时间复杂度优化:对于大规模数据集而言,应优先选用时间效率较高的算法结构。 - 边界条件测试:充分考虑极端情形下系统的鲁棒性表现。 ---
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