1016 部分A+B (15 分)

本文详细解析了1016部分A+B题目,介绍了如何通过STL库中的count函数计算特定数字在两个大整数中出现的次数,并将这些数字组合成新的整数,最后计算这两个新整数的和。文章提供了完整的C++代码实现。
1016 部分A+B (15 分)

正整数 AAA 的“DAD_ADA​​(为 1 位整数)部分”定义为由 AAA 中所有 DAD_ADA​​ 组成的新整数 PAP_APA​​。例如:给定 A=3862767A = 3862767A=3862767,DA=6D_A = 6DA​​=6,则 AAA 的“6 部分”PAP_APA​​ 是 66,因为 AAA 中有 2 个 6。

现给定 AAA、DAD_ADA​​、BBB、DBD_BDB​​,请编写程序计算 PA+PBP_A + P_BPA​​+PB​​。

输入格式:

输入在一行中依次给出 AAA、DAD_ADA​​、BBB、DBD_BDB​​,中间以空格分隔,其中 0<A,B<10100 < A, B < 10^{10}0<A,B<1010​​。

输出格式:

在一行中输出 PA+PBP_A + P_BPA​​+PB​​ 的值。

输入样例 1:

3862767 6 13530293 3

输出样例 1:

399

输入样例 2:

3862767 1 13530293 8

输出样例 2:

0
思路:
  注意判断字符串为空的情况
  stl中count函数用于计数,使用方法count(iter.begin(),iter.end(),item),返回值即为所求。
  另外stoll()函数可把数字型string转换成long long
#include<iostream>
#include<string>
#include<vector>
#include<string>
#include<cstdio>
#include<cmath>
#include<string.h>
#include<algorithm>
#include<map>
#include<stack>
using namespace std;

int main()
{
    string a,b,tempa="",tempb="";
    char da,db;
    cin>>a>>da>>b>>db;
    int num1=count(a.begin(),a.end(),da);
    int num2=count(b.begin(),b.end(),db);
    while(num1>0)
    {
        tempa+=da;
        num1--;
    }
    while(num2>0)
    {
        tempb+=db;
        num2--;
    }
    if(tempa=="")
        tempa="0";
    if(tempb=="")
        tempb="0";
    cout<<stoll(tempa)+stoll(tempb);
    return 0;
}

 



转载于:https://www.cnblogs.com/zhanghaijie/p/10401433.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框架搭建前后端离系统,将AOA应用于图像割任务,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割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升割效果。
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