九度OJ-1124-Digital Roots

本文介绍了一种求解数字根的算法实现,针对任意长度的大整数,通过将整数转换为字符串处理的方式避免溢出,并采用循环迭代的方法直至得出数字根。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

  此题的关键在于:题目提示The integer may consist of a large number of digits.,故要考虑到输入数字会产生溢出。所以对初始输入要采取字符串的形式加以记录。若输入字符串长度在0~1000范围内,那么得到的初始root一定在0~9000范围内,则不会产生溢出,故所有root都可以用int类型进行存储。得到初始root后进行判断,不符合条件则可继续对整型数据root进行逐位加和直到满足条件。

题目地址:点击打开链接 题目描述:

    The digital root of a positive integer is found by summing the digits of the integer. If the resulting value is a single digit then that digit is the digital root. If the resulting value contains two or more digits, those digits are summed and the process is repeated. This is continued as long as necessary to obtain a single digit.

    For example, consider the positive integer 24. Adding the 2 and the 4 yields a value of 6. Since 6 is a single digit, 6 is the digital root of 24. Now consider the positive integer 39. Adding the 3 and the 9 yields 12. Since 12 is not a single digit, the process must be repeated. Adding the 1 and the 2 yeilds 3, a single digit and also the digital root of 39.

输入:

    The input file will contain a list of positive integers, one per line. 
    The end of the input will be indicated by an integer value of zero.

输出:

    For each integer in the input, output its digital root on a separate line of the output.

样例输入:
24
39
0
样例输出:
6
3
提示:

The integer may consist of a large number of digits.

来源:
2008年北京大学方正实验室计算机研究生机试真题
答疑:
解题遇到问题?分享解题心得?讨论本题请访问: http://t.jobdu.com/thread-7847-1-1.html
#include <iostream>
using namespace std;

int main(){
	char buf[1000];
	int root;
	int temp;
	while (cin>>buf,buf[0]!='0'){
		//initiate
		root=0;
		//process
		for (int i=0;buf[i]!='\0';i++){
			root+=buf[i]-'0';
		} 
		while (root>9){//若root非一位数,则进行内while求root 
			temp=root;
			root=0;
			while (temp>0){
				root+=temp%10;
				temp/=10;
			} 
		}
		//output
		cout<<root<<endl;
	}
	return true;
}


内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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