币值转换

7-1 币值转换 (20 分)

输入一个整数(位数不超过9位)代表一个人民币值(单位为元),请转换成财务要求的大写中文格式。如23108元,转换后变成“贰万叁仟壹百零捌”元。为了简化输出,用小写英文字母a-j顺序代表大写数字0-9,用S、B、Q、W、Y分别代表拾、百、仟、万、亿。于是23108元应被转换输出为“cWdQbBai”元。

输入格式:

输入在一行中给出一个不超过9位的非负整数。

输出格式:

在一行中输出转换后的结果。注意“零”的用法必须符合中文习惯。

输入样例1:
813227345

输出样例1:
iYbQdBcScWhQdBeSf

输入样例2:
6900

输出样例2:
gQjB

1)实验代码

include<stdio.h>

include<string.h>

int main(void)
{
char s[10];
int l,len,i,j;
gets(s);
len=strlen(s);
l=len;
if(len==1&&s[0]=='0')
printf("a");
for(i=0;i<len;i++,l--)
{
char c=s[i];
switch(c)
{
case '0':c='a';break;
case '1':c='b';break;
case '2':c='c';break;
case '3':c='d';break;
case '4':c='e';break;
case '5':c='f';break;
case '6':c='g';break;
case '7':c='h';break;
case '8':c='i';break;
case '9':c='j';break;
default:break;
}
if(c=='a')
{
if(l==5)
{
if(s[i-1]!='0'||s[i-2]!='0'||s[i-3]!='0')
printf("W");
}
else
{
for(i++,l--;i<len;i++,l--)
{
if(s[i]=='0')
{
if(l==5)
{
if(s[i-1]!='0'||s[i-2]!='0'||s[i-3]!='0')
printf("W");
}
}
else
{
printf("a");
i--;
l++;
break;
}
}
}
}
else
{
printf("%c",c);
switch(l)
{
case 9:printf("Y");break;
case 8:printf("Q");break;
case 7:printf("B");break;
case 6:printf("S");break;
case 5:printf("W");break;
case 4:printf("Q");break;
case 3:printf("B");break;
case 2:printf("S");break;
default:break;
}
}
}
return 0;
}

2)设计思路
第一步:定义变量,使用数组来储存
第二步:把每种情况罗列出来
第三步:输出
3)本题调试过程中碰到的问题及解决办法
问题:看到题之后完全没思路
解决办法:问同学
4)运行结果截图
1581309-20190220133207247-1996170457.png

转载于:https://www.cnblogs.com/H-Alice/p/10406030.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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