PAT甲级1001-1010

1001 A+B Format

注意stack的使用和将字符串转化为string的函数

#include<iostream>
#include<string>
#include<stack>
using namespace std;
int main(int argc, char*argv[])
{
	int A, B;
	cin >> A >> B;
	char st[10];
	sprintf(st, "%d", A+B);
	string str(st);
	stack<string>out;
	if (str[0] == '-')
	{
		cout << str[0];
		str.erase(0,1);
	}
	if (str.size() < 4)
		cout << str;
	else {
		while (str.size() > 3)
		{
			out.push(str.substr(str.size() - 3, 3));
			str.erase(str.size() - 3, 3);
			out.push(",");
		}
		out.push(str);
		while (!out.empty())
		{
			cout << out.top();
			out.pop();
		}
	}
	return 0;
}

1002 A+B for Polynomials

第二个测试点未通过,注意会出现两个系数相加为零的情况

注意输入输出使用scanf和printf,

#include<iostream>
#include<vector>
struct po {
	int ex;
	double cof;
};
using namespace std;
int main(int argc, char*argv[])
{
	int term1,term2,term(0);
	int temp(0);
	cin >> term1;
	vector<po>po1(term1);
	for (int i = 0; i < term1; i++)
		//cin >> po1[i].ex >> po1[i].cof;
		scanf("%d %lf ", &po1[i].ex, &po1[i].cof);
	cin >> term2;
	vector<po>po2(term2);
	for (int i = 0; i < term2; i++)
		scanf("%d %lf ", &po2[i].ex, &po2[i].cof);
		//cin >> po2[i].ex >> po2[i].cof;
	vector<po>out;
	int ind1(0), ind2(0);
	while (ind1 < po1.size() && ind2 < po2.size())
	{
		if (po1[ind1].ex < po2[ind2].ex)
		{
			out.push_back(po2[ind2]);
			ind2++;
		}
		else if (po1[ind1].ex < po2[ind2].ex)
		{
			out.push_back(po1[ind1]);
			ind1++;
		}
		else
		{
			if (po1[ind1].cof + po2[ind2].cof == 0)
			{
				ind1++;
				ind2++;
				continue;
			}
			out.push_back(po{ po1[ind1].ex,po1[ind1].cof + po2[ind2].cof });
			ind1++;
			ind2++;
		}
	}
	if(ind1==po1.size())
		while (ind2 < po2.size())
		{
			out.push_back(po2[ind2]);
			ind2++;
		}
	if(ind2==po2.size())
		while (ind1 < po1.size())
		{
			out.push_back(po1[ind1]);
			ind1++;
		}
	cout << out.size();
	for (auto i : out)
		printf(" %d %.1lf", i.ex, i.cof);
	return 0;
}


基于html+python+Apriori 算法、SVD(奇异值分解)的电影推荐算法+源码+项目文档+算法解析+数据集,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用,详情见md文档 电影推荐算法:Apriori 算法、SVD(奇异值分解)推荐算法 电影、用户可视化 电影、用户管理 数据统计 SVD 推荐 根据电影打分进行推荐 使用 svd 模型计算用户对未评分的电影打分,返回前 n 个打分最高的电影作为推荐结果 n = 30 for now 使用相似电影进行推荐 根据用户最喜欢的前 K 部电影,分别计算这 K 部电影的相似电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now 根据相似用户进行推荐 获取相似用户 K 个,分别取这 K 个用户的最喜爱电影 n 部,返回 K*n 部电影进行推荐 K = 10 and n = 5 for now Redis 使用 Redis 做页面访问次数统计 缓存相似电影 在使用相似电影推荐的方式时,每次请求大概需要 6.6s(需要遍历计算与所有电影的相似度)。 将相似电影存储至 redis 中(仅存储 movie_id,拿到 movie_id 后还是从 mysql 中获取电影详细信息), 时间缩短至:93ms。 十部电影,每部存 top 5 similar movie 登录了 1-6 user并使用了推荐系统,redis 中新增了 50 部电影的 similar movie,也就是说,系统只为 6 为用户计算了共 60 部电影的相似度,其中就有10 部重复电影。 热点电影重复度还是比较高的
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