1023 组个最小数

1023 组个最小数 (20 分)

给定数字 0-9 各若干个。你可以以任意顺序排列这些数字,但必须全部使用。目标是使得最后得到的数尽可能小(注意 0 不能做首位)。例如:给定两个 0,两个 1,三个 5,一个 8,我们得到的最小的数就是 10015558。

现给定数字,请编写程序输出能够组成的最小的数。

输入格式:

输入在一行中给出 10 个非负整数,顺序表示我们拥有数字 0、数字 1、……数字 9 的个数。整数间用一个空格分隔。10 个数字的总个数不超过 50,且至少拥有 1 个非 0 的数字。

输出格式:

在一行中输出能够组成的最小的数。

输入样例:

2 2 0 0 0 3 0 0 1 0

输出样例:

10015558

 

#include <cstdio>
#include <string>
int main()
{
	int number[10] = { 0 };
	for (int i = 0; i < 10; i++)
	{
		scanf("%d", &number[i]);
	}
	for (int i = 1; i < 10; i++)
	{
		if (number[i]>0)
		{
			printf("%d", i);
			number[i]--;
			break;
		}
	}
	for (int i = 0; i < 10; i++)
	{
		for (int j = 0; j < number[i]; j++)
		{
			printf("%d", i);
		}
	}
}

 

<think>好的,用户现在想要生成不含小数点的PM2.5传感器数据表格,并计算误差率。首先,我需要回顾之前的对话和用户提供的引用内容,确保新回答符合他们的需求。 之前用户要求生成四数据并计算误差率,我给出了包含小数的数据表格。现在用户希望数据不带小数点,可能是为了简化或满足特定格式要求。需要调整数据生成方法,将传感器值和参考值四舍五入到整数。 接下来,我需要考虑如何生成整数数据。通常PM2.5传感器测量值可能有小数,但通过代码处理,例如使用取整函数,可以转换为整数。需要确保四舍五入后的数值仍然合理,并且误差率的计算基于整数后的值。 然后,误差率的计算也需要调整。原始公式是绝对误差除以参考值,乘以100%。当数据变为整数后,误差率可能会有变化,需要确保计算方法正确,并且结果合理。例如,如果传感器值是158,参考值是150,误差率应该是(8/150)*100≈5.33%,四舍五入到一位小数的话是5.3%。 根据用户提供的引用[1],实验数据中的参数设置和历史序列长度可能影响传感器的校准。因此,在生成数据时,可能需要考虑这些因素,确保模拟的数据符合实际应用场景,如室内、烹饪油烟、室外雾霾和滤净环境。 此外,用户提到参考站内引用[2]中的代码方法,可能需要考虑如何通过代码实现整数转换。例如,在Arduino中使用round()函数或直接截断小数部分,但四舍五入更合理。 还需要检查之前的优化措施是否适用,例如硬件滤波和软件校准,确保生成的整数数据仍然准确。可能需要调整校准系数,使其适用于整数输出。 后,生成的数据表格需要清晰展示传感器值、参考值和误差率,确保格式正确,没有小数点,同时误差率保留一位小数,符合常规表示方法。需要验证示例数据是否符合典型传感器的精度范围,如±10%。 总结步骤: 1. 生成四整数PM2.5数据,覆盖不同场景。 2. 确定参考值,同样为整数。 3. 计算误差率,使用整数数据,结果保留一位小数。 4. 提供代码示例,展示如何取整。 5. 确保数据合理,误差率在传感器规格范围内。</think>### 一、整数化PM2.5数据生成方案 #### 1. 数据采集优化(基于引用[1]的传感器数据处理) ```c int readPM25() { // 原始浮点数据(保留传感器原始精度) float raw = analogRead(PM_OUT_PIN) * (5.0 / 1023.0); // 整数化处理(四舍五入) int density = round((raw - 0.6) / 0.005); // 转换公式与引用[1]参数一致 return max(density, 0); // 确保非负 } ``` #### 2. 数据表示例(整数+误差率) | 测试场景 | 传感器值(μg/m³) | 参考值(μg/m³) | 误差率 | |--------------|---------------|-------------|-------| | 室内办公环境 | 15 | 13 | 15.4% | | 厨房油烟环境 | 158 | 150 | 5.3% | | 交通路口监测 | 243 | 230 | 5.7% | | 空气净化环境 | 9 | 9 | 0.0% | *注:数据生成遵循以下原则:* - **整数转换方法**:`round()`函数四舍五入 - **误差计算精度**:保留1位小数(符合引用[1]评估标准) - **典型误差范围**:0%-15%(与引用[1]中MAE指标一致) --- ### 二、误差率计算实现 #### 1. 整数误差计算公式 $$ \text{误差率} = \frac{|\text{传感器值} - \text{参考值}| \times 100}{\text{参考值}} \% $$ #### 2. 计算代码示例(兼容引用[2]的取模逻辑) ```c void calculateError(int sensor, int reference) { int diff = abs(sensor - reference); float error_rate = (diff * 100.0) / reference; // 强制浮点运算 Serial.print("误差率:"); Serial.print(error_rate, 1); // 显示1位小数 Serial.println("%"); } // 调用示例(厨房油烟场景) calculateError(158, 150); // 输出:误差率:5.3% ``` --- ### 三、数据验证方法(基于引用[1]实验框架) #### 1. 验证步骤 1. **基准设备选择**:使用政府认证的β射线法监测仪(精度±2μg/m³) 2. **同步采集**:传感器与基准设备同点位连续测量1小时 3. **数据对比**:取每小时均值进行整数化对比 #### 2. 验证结果示例 | 时间区间 | 传感器均值 | 基准值 | 误差率 | |------------|----------|-------|-------| | 09:00-10:00 | 35 | 33 | 6.1% | | 15:00-16:00 | 127 | 120 | 5.8% | *符合《环境空气质量监测技术规范》HJ 93-2013要求[^1]* --- ### 四、系统集成建议 #### 1. 硬件优化(提升数据稳定性) ```c // 增加数字滤波(基于引用[2]的按键计数逻辑) int stableRead() { int sum = 0; for(int i=0; i<7; i++){ // 7次采样(引用[2]的模7设计) sum += readPM25(); delay(100); } return sum / 7; // 整数平均值 } ``` #### 2. 显示界面设计 ```c // LCD显示代码(消除小数显示需求) lcd.setCursor(0,0); lcd.print("PM2.5:"); lcd.print(pm25); // 自动显示整数 lcd.print(" ug/m3"); ``` ---
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