UVa 10101 - Bangla Numbers

本文介绍了一种将数字转换为包含数字与特定单词组合的表示方法。通过递归地处理数值的不同位数,并使用特定词汇如kuti, lakh, hajar, shata等来标识各个数量级,实现了对任意大小整数的转换。

题目:将数字数转化成数字加单词的表示形式输出。

分析:数论。简单题。直接分成两部分除10000000的商和余数,分别输出就可以。

说明:注意输入为数字0的情况,还有long long类型防止溢出。


#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <cstdio>

using namespace std;

void output(long long a)
{
	if (a >= 10000000LL) {
		output(a/10000000LL);
		printf(" kuti");
		output(a%10000000LL);
	}else {
		if (a >= 100000LL)
			cout << " " << (a/100000LL) << " lakh";
		a %= 100000LL;
		if (a >= 1000LL)
			cout << " " << (a/1000LL) << " hajar";
		a %= 1000LL;
		if (a >= 100LL)
			cout << " " << (a/100LL) << " shata";
		a %= 100LL;
		if (a > 0LL)
			cout << " " << a;
	}
}

int main()
{
	int  t = 1;
	long long n;
	while (cin >> n) {
		printf("%4d.",t ++);
		output(n);
		if (n == 0LL)
			printf(" 0");
		printf("\n");
	}
	return 0;
}


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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