Rotating Sentences

Rotating Sentences

 Rotating Sentences 

In ``Rotating Sentences,'' you are asked to rotate a series of input sentences 90 degrees clockwise. So instead of displaying the input sentences from left to right and top to bottom, your program will display them from top to bottom and right to left.


Input and Output

As input to your program, you will be given a maximum of 100 sentences, each not exceeding 100 characters long. Legal characters include: newline, space, any punctuation characters, digits, and lower case or upper case English letters. (NOTE: Tabs are not legal characters.)


The output of the program should have the last sentence printed out vertically in the leftmost column; the first sentence of the input would subsequently end up at the rightmost column.


Sample Input


Rene Decartes once said,
"I think, therefore I am."


Sample Output


"R
Ie
 n
te
h 
iD
ne
kc
,a
 r
tt
he
es
r
eo
fn
oc
re
e
 s
Ia
 i
ad
m,
.
"

这个题目不需要解释

但是怎么输入一开始成为的我的最大的问题,怎么输入呢,本来先用while(gets(a))但是一想,如果把处理流程放到里面,敲回车,应该就会出结果,不可能实现最后一组在前面的情况,所以说这件事让我思考半天,后来,我果断的吧处理流程放到了输入循环的循环外面,但是有一个问题出现了,怎么结束循环呢,它会一直输入下去,其实这件事不用你担心Ctrl+Z就可以结束,后台运行的时候都是这样设计的。

常见错误:

因为每个字符串的长度不一样,怎么才能控制输出,这就一个巧妙之处,题目上说,空格是合法字符,所以,用空格代替(条件判断),一开始不要忘记初始化,这样才能做出条件判断。你可以发现,如果,你把if去掉,直接输出(printf("%c",a[k][j]);)

和加if进行条件判断的结果一样,但是,如果你去交你就wa了,为什么呢,因为%c输出的,‘/0’是空字符,虽然看着和空格一样不输出,但是,实质还是不一样的,空字符不合法!(我就在里错了几遍)。

#include<stdio.h>
#include<string.h>
int main()
{
    char a[110][110]={0};
    int i,j,k,maxlen=0;
    i=0;
    while(gets(a[i])!=NULL)
    {
        if(strlen(a[i])>maxlen)
                maxlen=strlen(a[i]);
        i++;
    }
    for(j=0;j<maxlen;j++)
        for(k=i-1;k>=0;k--)
        {
            if(a[k][j]==0)
                printf(" ");
            else
                printf("%c",a[k][j]);
            if((!k))
                printf("\n");
        }
        return 0;

}

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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