PTA 1016 部分A+B (15分)

正整数 A 的“D​A(为 1 位整数)部分”定义为由 A 中所有 D​A组成的新整数 P​A​​ 。例如:给定 A=3862767,D​A​​ =6,则 A 的“6 部分”PA 是 66,因为 A 中有 2 个 6。现给定 A、D​A​​ 、B、D​B​​ ,请编写程序计算 P​A +PB 。

输入格式:
输入在一行中依次给出 A、DA 、B、DB ,中间以空格分隔,其中 0<A,B<10^​10​​ 。

输出格式:
在一行中输出 P​A​​ +P​B​​ 的值。

输入样例 1:
3862767 6 13530293 3
输出样例 1:
399
输入样例 2:
3862767 1 13530293 8
输出样例 2:
0

题目分析
这个题只要想到用字符串,先计算出DA,DB的个数就容易做了。

#include<iostream>
#include<cmath>
#include<cstdio>
#include<cstring>
using namespace std;
int main()
{
    char A[100],B[100],Da,Db;
    int i,j,n1=0,n2=0;
    cin>>A>>Da>>B>>Db;
    for(i=0;A[i]!='\0';i++)
    {
        if(A[i]==Da)
            n1++;
    }
    int m=0,n=0;
    for(j=0;j<n1;j++)
        m+=pow(10,j)*(Da-'0');
    for(i=0;B[i]!='\0';i++)
    {
        if(B[i]==Db)
            n2++;
    }
    for(j=0;j<n2;j++)
        n+=pow(10,j)*(Db-'0');
    cout<<m+n<<endl;
}

这次我是一遍过呀,开心!

数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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