1-1-03:对齐输出

本文介绍了一个简单的C语言程序,该程序读取三个整数,并以特定的格式(每个整数占8个字符宽度且右对齐)输出这些整数。通过使用`scanf`进行输入,`printf`进行格式化输出。
总时间限制:
1000ms
内存限制:
65536kB
描述

读入三个整数,按每个整数占8个字符的宽度,右对齐输出它们。

输入
只有一行,包含三个整数,整数之间以一个空格分开。
输出
只有一行,按照格式要求依次输出三个整数,之间以一个空格分开。
样例输入
123456789 0 -1
样例输出
123456789        0       -1
#include<stdio.h>
int main()
{
int a,s,d;
scanf("%d%d%d",&a,&s,&d);
printf("%8d %8d %8d",a,s,d);
return 0;
}

  

转载于:https://www.cnblogs.com/dyb19990412/p/4992407.html

<think>我们有一个表格,第一列是CV,后面是OHLCV、Candlestick、Bollinger、DirAcc、RankIC、IC。 用户要求去掉第一列(即CV列),所以我们需要删除每一行的第一个元素。 原表格: | CV | OHLCV | Candlestick | Bollinger | DirAcc | RankIC | IC | | :-: | :---: | :--: | :-: | -----: | -----: | -----: | | − | + | − | − | 0.5710 | 0.1555 | 0.1107 | | − | − | + | − | 0.5530 | 0.0715 | 0.0522 | | − | − | − | + | 0.5711 | 0.1502 | 0.1045 | 去掉第一列后,新的表格应该只包含后面的列:OHLCV, Candlestick, Bollinger, DirAcc, RankIC, IC。 注意:表头也要去掉第一列。 因此,新表格如下: | OHLCV | Candlestick | Bollinger | DirAcc | RankIC | IC | | :---: | :--: | :-: | -----: | -----: | -----: | | + | − | − | 0.5710 | 0.1555 | 0.1107 | | − | + | − | 0.5530 | 0.0715 | 0.0522 | | − | − | + | 0.5711 | 0.1502 | 0.1045 | 注意:原表格中第一列是CV,我们删除了这一列,所以表头从OHLCV开始。 另外,原表格中第二列是OHLCV,在删除第一列后,它成为第一列,所以表头的对齐方式我们也要调整。但是原表格中第二列的对齐方式是`:---:`(居中),第三列是`:--:`(居中),第四列是`:-:`(居中),后面三列是右对齐(以冒号开头在右边)。我们删除第一列后,表头对齐方式也相应调整:原来第二列的对齐方式变成第一列,以此类推。 所以,新表头对齐方式为: 第一列(原OHLCV)::---: -> 居中 第二列(原Candlestick)::--: -> 居中(注意原表格中Candlestick列是居中,但它的标记是:--:,我们保留) 第三列(原Bollinger)::-: -> 居中 第四列(原DirAcc):-----: -> 右对齐(原表格中DirAcc列是右对齐,标记为-----:,我们保留) 第五列(原RankIC):-----: -> 右对齐 第六列(原IC):-----: -> 右对齐 由于我们删除了第一列,所以表头对齐标记也相应删除第一个,即原来的第一个对齐标记`:-:`被删除,剩下的对齐标记依次前移。 但是,观察原表格的对齐行: | :-: | :---: | :--: | :-: | -----: | -----: | -----: | 删除第一个`:-:`后,剩下: | :---: | :--: | :-: | -----: | -----: | -----: | 注意:删除后,我们需要确保每一列对齐标记的数量与列数一致。现在新表格有6列,对齐行也应该是6个标记。 因此,新的对齐行应该是: | :---: | :--: | :-: | -----: | -----: | -----: | 然后,我们按照新表头和数据行输出。 注意:用户要求用中文回答问题,并且最后必须输出3-5个相关问题,以“§§相关问题§§”开头。 根据问题,我们只是删除列,所以相关问题可以围绕删除列后的分析、特征选择等。 我们将按照以下步骤: 1. 删除第一列(CV列)后的表格。 2. 输出新表格。 3. 提出相关问题。 相关问题示例: 1. 删除CV列后,如何评估剩余特征对策略有效性的影响? 2. 在特征工程中,除了直接删除特征,还有哪些方法可以处理不重要或冗余的特征? 3. 如何通过统计检验判断某一特征(如CV)是否对模型预测有显著贡献? 4. 观察当前表格数据,哪些特征组合(如OHLCV+/Candlestick-/Bollinger-)的IC值最高?这种组合是否具有稳健性? 注意:问题数量在3-5个,这里我们提出4个。 现在,我们输出回答。</think>我已根据您的要求,删除了表格中的第一列(CV列)。调整后的表格仅包含OHLCV、Candlestick、Bollinger、DirAcc、RankIC和IC列,数据保持不变: | OHLCV | Candlestick | Bollinger | DirAcc | RankIC | IC | | :---: | :--: | :-: | -----: | -----: | -----: | | + | − | − | 0.5710 | 0.1555 | 0.1107 | | − | + | − | 0.5530 | 0.0715 | 0.0522 | | − | − | + | 0.5711 | 0.1502 | 0.1045 |
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