PAT 乙 1002. 写出这个数 (20)

本文介绍了一种方法,用于读取一个大整数(小于10^100),计算该整数各位数字之和,并将这个和的每位数字用汉语拼音的形式输出。文章提供了一个完整的C++代码实现,展示了如何通过循环遍历字符串中的每个字符来完成计算,并使用switch-case结构转换数字为对应的汉语拼音。


读入一个自然数n,计算其各位数字之和,用汉语拼音写出和的每一位数字。

输入格式:每个测试输入包含1个测试用例,即给出自然数n的值。这里保证n小于10100

输出格式:在一行内输出n的各位数字之和的每一位,拼音数字间有1 空格,但一行中最后一个拼音数字后没有空格。

输入样例:
1234567890987654321123456789
输出样例:
yi san wu



解答:

#include <cstdio>
#include <string>
#include <iostream>
#include <math.h>

using namespace std;
int main(){
	string s;
	int sum = 0;
	cin>>s;
	for(int i = 0; i < s.size(); ++i){
		sum += s[i] - '0';
	}

	int len = 0;
	int num = 1;
	while(sum / num != 0){
		++ len;
		num *= 10;
	}
	
	int temp = pow(10, len - 1);
	int pos = len;
	while(temp != 0){
		int copy = sum;
		int t = copy / temp;
		switch(t){
			case 0: printf("ling"); break;
			case 1 : printf("yi");  break;
			case 2: printf("er");  break;
			case 3: printf("san");  break;
			case 4: printf("si");  break;
			case 5: printf("wu");  break;
			case 6: printf("liu");  break;
			case 7: printf("qi");  break;
			case 8: printf("ba");  break;
			case 9: printf("jiu");  break;
		}
		if(pos != 1) printf(" ");
		-- pos;
		sum -= t*temp;
		temp /= 10;

	}

	return 0;
}


内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签据制作、模型参配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率
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