分子量 (Molar Mass,ACM/ICPC Seoul 2007,UVa 1586)

本文介绍了一个简单的分子式质量计算程序,使用C语言实现。通过解析输入的化学分子式字符串,并根据预设的原子质量,计算出该分子式的总质量。

 解题思路:

1.将分子量用double 数组记录下来

2.将字符串存储在字符数组中,从头向后扫描,一直记住“字母”,对下一个字符进行判断,是否是数字,如果是数字:用一个整数记录,本代码中用的sum,同时下标++。

  进行判断,查看是否对数字进行了记录,即查看sum是否进入了while循环并被赋值,如果没有被赋值,说明下一个字符不是数字,直接对W(总记录)值进行赋值,为当前字符的权值(分子量),即double数组的中的值。如果被赋值,说明字符后面是一个数字,sum中存放了该“数字”,也是对w赋值,不过此时是赋sum倍的当前字符的权值(分子量)。

3.最后整个字符串循环完毕,输出总记录W即可。

#include <stdio.h>
int main(void)
{
    double darr[200];
    int n,sum,p;
    double w;
    char c,carr[1000];
    darr['C']=12.01;
    darr['H']=1.008;
    darr['O']=16.00;
    darr['N']=14.01;
    scanf("%d",&n);
    while(n--)
    {
        p=0;
        w=0;
        scanf("%s",carr);
        while(carr[p]!='\0')
        {
            sum=0;
            c=carr[p];
            p++;
            while(carr[p]>='0' && carr[p]<='9')
            {
                sum=sum*10+carr[p]-'0';
                p++;
            }
            if(sum)
                w=w+sum*(darr[c]);
            else
                w+=(darr[c]);
        }
        printf("%.3f\n",w);
    }
    return 0;
}

  

转载于:https://www.cnblogs.com/A--Q/p/5700949.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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