PAT甲级——A+B Format

博客围绕PAT甲级的A+B Format题目展开,介绍输入输出规范。输入为一对范围在 -106 到 106 的整数,输出是两数之和按标准格式(每三位用逗号分隔)。思路是将两数相加结果存字符串,从后往前每三位插逗号,要注意正负区别。

PAT甲级——A+B Format

Calculate a+b and output the sum in standard format – that is, the digits must be separated into groups of three by commas (unless there are less than four digits).

Input Specification:

Each input file contains one test case. Each case contains a pair of integers a and b where -10​6≤a,b≤10​6. The numbers are separated by a space.

Output Specification:

For each test case, you should output the sum of a and b in one line. The sum must be written in the standard format.

Sample Input:

1000000 9

Sample Output:

-999,991

思路分析

将输入的两个数字相加,并赋值给字符串数组,然后从后往前扫描,每三位插入一个逗号。注意正负区别,负数前面要多一位。

参考代码

#include<iostream>
#include<string>
#include<sstream>
#include<math.h>
 
using namespace std;

int main(){
	//输入数据
	int a,b,sum;
	cin>>a>>b;
	sum=a+b;
	
	//判断正负 	
	bool isNeg_sum=false;
	if(sum<0){
		isNeg_sum=true;
		sum=abs(sum);
	}
	
	//插入字符
	string strSum;
	stringstream s;
	s<<sum;
	s>>strSum;
	int i;
	for(i=strSum.length()-3;i>0;i-=3){
		strSum.insert(i,",");
	}
	
	// 输出
	if(isNeg_sum){
		strSum.insert(0,"-");
	}
	cout<<strSum;
	return 0;
} 
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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