【快乐PAT】PAT1001总结

该博客详细介绍了PAT1001题目的解决方案,涉及整数a和b的加法,并按特定格式输出结果。文章讲解了如何使用C++进行计算,特别强调了在每三位用逗号分隔的处理,以及如何利用%和/操作确保数字正确格式化。此外,还提及了代码中的关键点,如%03d的用途,以及针对不同数值范围的处理策略。

题目(点我)

在这里插入图片描述

代码与解析

求a+b,难点在每三位用,分割 如1,001,500
详细题解写在下面AC代码注释中了,核心知识点是利用%和/分割数值%03d不满3位自动补0

#include <iostream>
#include <cstring>
#include <cstdlib>
#include <cmath>
using namespace std;
/**
 *  PAT 1001
 *  a和b在+1,000,000和-1,000,000之间
 *  这意味着二者之和在-2,000,000到+2,000,000之间
 *  可以根据和的大小分段考虑:
 *  ·如果|sum|∈[0,1k),无需逗号,直接输出
 *  ·如果|sum|∈[1k,100w),就加个逗号,利用%和/分割数值。
 *  ·如果|sum|∈[100w,200w],加两个逗号,利用%和/分割数值。
 *
 *  WARN:以1050为例,如果输出1050/1000,1050%1000 则结果为1,50而不是1,050,
 *  因此要用%0md的格式在未满3位时自动在前面补0
 *
 */
int main(){
    int a,b;
	cin>>a>>b;
	int c=a+b;
    if(abs(c)>=1000000){
       //cout<<c/1000000<<","<<abs(c)%1000000/1000<<","<<abs(c)%1000;
	   printf("%d,%03d,%03d",c/1000000,abs(c)%1000000/1000,abs(c)%1000);
	}else if(abs(c)<1000){
	   cout<<c;
	}else{
	   printf("%d,%03d",c/1000,abs(c)%1000);
	}
    return 0;
}

英语积累

digit 数字

comma 英[ˈkɒmə] 逗号

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 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!
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