第三次作业:个人项目-小学四则运算 “软件”之初版

本文介绍了一个能够自动生成小学四则运算题目的命令行软件,可根据用户输入生成指定数量的题目,支持加减乘除及真分数运算,具备用户输入判断与打分功能。

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


作业要求来源:https://edu.cnblogs.com/campus/gzcc/GZCC-16SE1/homework/2166

一、题目要求:

像《构建之法》的人物阿超那样,写一个能自动生成小学四则运算题目的命令行 “软件”。

具体要求:任何编程语言都可以,命令行程序接受一个数字输入,然后输出相应数目的四则运算题目和答案。例如输入数字是 30, 那就输出 30 道题目和答案。 运算式子必须至少有两个运算符,运算数字是在 100 之内的正整数,答案不能是负数。 如:

23 - 3 * 4 = 11

扩展要求:

1) 要求能出和真分数 (二分之一, 十二分之五,等)相关的练习题。

2) 并且要求能处理用户的输入,并判断对错,打分统计。 要求能处理用户输入的真分数, 如 1/2, 5/12 等。

 

二、耗时统计表(/min):

PSP2.1Personal Software Process StagesTime Senior StudentTime
Planning计划158
 Estimate估计这个任务需要多少时间180240
Development开发6050
Analysis需求分析 (包括学习新技术)1012
Design Spec生成设计文档2021
Design Review设计复审1835
Coding Standard代码规范4850
Design具体设计3842
 Coding具体编码52120
Code Review代码复审4556
Test测试(自我测试,修改代码,提交修改)1836
Reporting报告3326
 测试报告1423
 计算工作量180240
 并提出过程改进计划3032

三、部分代码:

//让用户输入想要出的题的数字的位数

System.out.println("当M=10时表示一位数的加减运算,M=100时表示两位数的加减运算...请选择");
int M=in.nextInt();
an.setM(M);
System.out.println("请输入需要打印多少道题:");
int N=in.nextInt();
an.setN(N);
an.Showme();

 //输出加减的运算题,并且输出答案

class Jiajian extends Yunsuan

{
public char o[]={'+','-'};
public void Showme()
{
for(int i=0;i<N;i++)
{
// for(int j=0;j<10;j++)
// {
int a=(int)(Math.random()*M)+1;//随机数种子 *M+1,加一表示非0
int b=(int)(Math.random()*M)+1;
int c=(int)(Math.random()*2);
System.out.print(a);
System.out.print(o[c]);
System.out.print(b+"="+(a+b));
// }
System.out.println();
}
}
}

class Chengchu extends Yunsuan
{
public char p[]={'*','/'};
// public char p_1='*';
public void Showme()
{
for(int i=0;i<N;i++)
{
// for(int j=0;j<10;j++)
// {
int a=(int)(Math.random()*M)+1;
int b=(int)(Math.random()*M)+1;
int c=(int)(Math.random()*2);
System.out.print(a);
System.out.print(p[c]);
if(p[c]=='*') {
System.out.print(b + "=" + (a * b));
System.out.println();
}
else {
double d=a;
double e=b;
double g=d/e;
double f=(double)Math.round(g*100)/100;
System.out.print(b + "="+f );
System.out.println();
}
// }
}

}
}
 

四、运行结果:

实现四则运算的出题和输出答案,给用户

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/JunhanLin/p/9765191.html

内容概要:本文档详细介绍了基于弹性架构搜索(Elastic Architecture Search, EAS)结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性,降低计算资源消耗,实现模型轻量化。通过MATLAB实现项目采用Transformer编码器的多头自注意力机制,结合EAS的弹性权重共享和分阶段搜索策略,解决了高维多变量时间序列的复杂依赖建模、架构搜索计算资源需求高、模型过拟合、多步预测误差积累、数据异构性与缺失值处理、复杂模型训练收敛等挑战。最终,项目构建了一个高度模块化和可扩展的系统设计,适用于智能制造、能源管理、智慧交通等多个工业场景。 适合人群:具备一定编程基础,对时间序列预测、深度学习及MATLAB有一定了解的研发人员和研究人员。 使用场景及目标:①自动化优化多变量时间序列预测模型结构,提升预测精度与鲁棒性;②降低计算资源消耗,实现模型轻量化;③实现高度模块化与可扩展的系统设计,促进人工智能在工业领域的深度应用;④提供科研与教学的典范案例与工具,探索深度学习架构搜索在时序预测的前沿技术;⑤促进多变量时序数据融合与异质信息处理能力,推动MATLAB深度学习工具箱的应用与扩展。 其他说明:项目不仅聚焦于模型性能提升,更注重计算资源节约和应用落地的可行性。借助弹性架构搜索自动化调参,减少人工经验依赖,加快模型迭代速度,降低开发门槛。结合Transformer编码器的表达能力,显著改善多变量时间序列预测中的长期依赖捕捉和异质数据融合问题,为各类时间序列分析任务提供一种全新的解决方案。项目通过详细的代码实现和注释,帮助用户理解Transformer机制与弹性架构搜索如何协同工作,实现多变量时间序列预测。
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