PAT(1001)

一.题目如下:

题目描述

给定区间[-2的31次方, 2的31次方]内的3个整数A、B和C,请判断A+B是否大于C。

 

输入描述:

输入第1行给出正整数T(<=10),是测试用例的个数。随后给出T组测试用例,每组占一行,顺序给出A、B和C。整数间以空格分隔。


 

输出描述:

对每组测试用例,在一行中输出“Case #X: true”如果A+B>C,否则输出“Case #X: false”,其中X是测试用例的编号(从1开始)。

 

输入例子:

4

1 2 3

2 3 4

2147483647 0 2147483646

0 -2147483648 -2147483647

 

输出例子:

Case #1: false

Case #2: true

Case #3: true

Case #4: false

二.思路分析:

1.通过Scanner类键盘输入一个数字,通过for循环一次输入三个数字a,b,c

2.考虑到范围的问题必须用到java中的BigDecimal类

3.通过a.add(b)的值赋值为另一个变量d

4.通过d.compareTo(c)的值进行判断,因为这个结果一共有三种情况当d>c是为1,当d=c是为0,当d<c时为-1

5.按格式输出要打印的值

三.代码如下

import java.math.BigDecimal;
import java.util.Scanner;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        Scanner sc = new Scanner(System.in);
        int x = sc.nextInt();
        for (int i = 1; i <= x; i++) {
            BigDecimal a = sc.nextBigDecimal();
            BigDecimal b = sc.nextBigDecimal();
            BigDecimal c = sc.nextBigDecimal();
            BigDecimal d = a.add(b);
            if (d.compareTo(c) == 1) {
                System.out.println("Case #" + i + ": " + "true");
            } else {
                System.out.println("Case #" + i + ": " + "false");

            }
        }
    }
}

 

【负荷预测】基于VMD-CNN-LSTM的负荷预测研究(Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于变分模态分解(VMD)、卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的VMD-CNN-LSTM模型在负荷预测中的研究与应用,采用Python代码实现。该方法首先利用VMD对原始负荷数据进分解,降低序列复杂性并提取不同频率的模态分量;随后通过CNN提取各模态的局部特征;最后由LSTM捕捉时间序列的长期依赖关系,实现高精度的负荷预测。该模型有效提升了预测精度,尤其适用于非平稳、非线性的电力负荷数据,具有较强的鲁棒性和泛化能力。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习背景,从事电力系统、能源管理或时间序列预测相关研究的科研人员及工程技术人员,尤其适合研究生、高校教师及电力业从业者。; 使用场景及目标:①应用于日前、日内及实时负荷预测场景,支持智慧电网调度与能源优化管理;②为研究复合型深度学习模型在非线性时间序列预测中的设计与实现提供参考;③可用于学术复现、课题研究或实际项目开发中提升预测性能。; 阅读建议:建议读者结合提供的Python代码,深入理解VMD信号分解机制、CNN特征提取原理及LSTM时序建模过程,通过实验调试参数(如VMD的分解层数K、惩罚因子α等)优化模型性能,并可进一步拓展至风电、光伏等其他能源预测领域。
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