AOJ.502 不只是水仙花

本文介绍了一个有趣的编程问题:如何通过编程判断一个数字是否为水仙花数、班花数、级花数或校花数,并提供了完整的代码实现及解析。

不只是水仙花

Time Limit: 1000 ms Case Time Limit: 1000 ms Memory Limit: 64 MB
Total Submission: 1196 Submission Accepted: 347

Description

C语言里有个很著名的问题叫做水仙花数。水仙花数是一个三位数,它的各位数字的立方相加后等于该数字。多么美丽的数字啊!
可是Large发现这个世界上不仅仅有水仙花,正如整数不仅仅只有三位数一样。
Large经过仔细研究,发现有很多花比水仙花数更优美,我们现在做出如下定义:
班花数:它是一个四位数,各位数字的四次方相加后等于该数。
级花数:它是一个五位数,各位数字的五次方相加后等于该数。
校花数:它是一个六位数,各位数字的六次方相加后等于该数。
我们的任务就是,对于输入的一个整数,判断它是上述数的哪一种。

Input

包含多组数据,第K组数据格式如下:
第K行:每行包括一个正整数N(100

Output

每组数据输出一行,第K组数据格式如下:
第K行:每行包括一个单词或词组,由对应的输入数字确定,其内容如下

如果该数是水仙花数,输出Daffodil
如果该数是班花数,输出Class Flower
如果该数是级花数,输出Grade Flower
如果该数是校花数,输出OH~
如果该数不满足任何一个定义,输出一个Nothing

Sample Input

153
12345

Sample Output

Daffodil
Nothing

题意分析

给出一个数字(数字的位数介于3到6),判断这个数字每个数位的位数次方之和是否等于这个数字。是的话按题目要求输出相应字符串,否则就输出Nothing。
整体思路很简单,先算一下这个数字是几位数,然后按照他的要求求各数位的和,判断即可。

代码总览

/*
    Title:AOJ.502
    Author:pengwill
    Date:2016-11-14
*/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>

int get(int n,int t)
{
    //int ret = 0;
    int temp = n;
    t--;
    while(t--){
        n = n*temp;
    }
    //printf("%d\n",n);
    return n;

}

int main()
{
    int n,a,b;
    while(scanf("%d",&n) != EOF){
        int cnt = 0,cnt1;
        int ret = 0;
        b= n;
        while(b){
            a = b % 10;
            b = b / 10;
            cnt++;
        }
        b= n;cnt1 = cnt;
        while(cnt1--){
            a = b % 10;
            b = b / 10;
            ret+=get(a,cnt);
        }
        if(ret == n){
            if(cnt == 3){
                printf("Daffodil\n");
            }else if(cnt == 4){
                printf("Class Flower\n");
            }else if(cnt == 5){
                printf("Grade Flower\n");
            }else if(cnt == 6){
                printf("OH~\n");
            }
        }else{
            printf("Nothing\n");
        }

        //printf("%d\n",cnt);
    }
    return 0;
}
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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