华为机试_HJ73 计算日期到天数转换【简单】

本文介绍了一种通过输入年、月、日来计算该日期是一年中的第几天的方法,并给出了具体的C语言实现代码,包括闰年的判断及天数累加。

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输入描述:

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解题过程

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描述

根据输入的日期,计算是这一年的第几天。

保证年份为4位数且日期合法。

进阶:时间复杂度:O(n)\O(n) ,空间复杂度:O(1)\O(1) 

输入描述:

输入一行,每行空格分割,分别是年,月,日

输出描述:

输出是这一年的第几天

解题过程

1、判断闰年

 笑死连闰年都忘记了,来源百度词条。

2、如何加天数,使用的是数组。

提交代码

#include <stdio.h>

int main() {
    int y,m,d,date=0;
    int mon[12]={31,28,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31};
    scanf("%d %d %d",&y,&m,&d);
    if((y>=10000)||(y<1000)||(m>12)||(m<0)||(d>31)||(d<0))printf("error!");
    //判断平闰年
    if((y%400==0)||((y%4==0)&&(y%100!=0)))
    mon[2]++;
    if(mon[m-1]<d)printf("error!");
    //计算天数
    for(int i=0;i<m-1;i++)
    {
        date+=mon[i];
    }
    date+=d;
    printf("%d\n",date);
    
    return 0;
}

收藏点

判断闰年的方式。

内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛点,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特点与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节点定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从事数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节点(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
华为HJ85的题目是“查找两个字符串a,b中的最长公共子串”。该问题要求找出两个输入字符串中最长的连续子串,这个子串同时是两个字符串的一部分。这个问题在编程面中较为常见,尤其是在需要处理字符串匹配的场景中[^1]。 ### 题目描述 输入两个字符串,输出两个字符串中最长的公共连续子串及其长度。 ### 解答思路 一种常见的解决方法是使用动态规划。定义一个二维数组`dp[i][j]`,表示第一个字符串以第`i`个字符结尾,第二个字符串以第`j`个字符结尾时,最长公共子串的长度。状态转移方程为: - 如果`str1[i] == str2[j]`,则`dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1` - 否则,`dp[i][j] = 0` 通过遍历两个字符串的所有字符组合,更新`dp`数组的同时记录最大值及其位置,从而得到最长公共子串。 ### 代码示例 ```python def longest_common_substring(str1, str2): len1, len2 = len(str1), len(str2) dp = [[0]*(len2+1) for _ in range(len1+1)] max_len = 0 end_index = 0 for i in range(1, len1+1): for j in range(1, len2+1): if str1[i-1] == str2[j-1]: dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1 if dp[i][j] > max_len: max_len = dp[i][j] end_index = i else: dp[i][j] = 0 longest_substring = str1[end_index - max_len: end_index] return longest_substring, max_len # 示例 str1 = "abcde" str2 = "abcfde" result = longest_common_substring(str1, str2) print(f"最长公共子串为:{result[0]},长度为:{result[1]}") ``` ### 说明 - 上述代码首先初始化了一个二维数组`dp`,用来记录每个位置的最长公共子串长度。 - 然后通过双层循环遍历两个字符串的字符,根据字符是否相等来更新`dp`数组。 - 在更新过程中,记录最长公共子串的长度以及其在第一个字符串中的结束位置,以便最后提取子串。 - 最后返回最长公共子串及其长度。 这种方法的时间复杂度为`O(n*m)`,其中`n`和`m`分别是两个字符串的长度,适用于大多数面场景[^2]。
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