2021-09-03

C++实现沙漏图案打印

自测-1 打印沙漏 (20 分)

本题要求你写个程序把给定的符号打印成沙漏的形状。例如给定17个“*”,要求按下列格式打印

*****
 ***
  *
 ***
*****

所谓“沙漏形状”,是指每行输出奇数个符号;各行符号中心对齐;相邻两行符号数差2;符号数先从大到小顺序递减到1,再从小到大顺序递增;首尾符号数相等。

给定任意N个符号,不一定能正好组成一个沙漏。要求打印出的沙漏能用掉尽可能多的符号。

输入格式:

输入在一行给出1个正整数N(≤1000)和一个符号,中间以空格分隔。

输出格式:

首先打印出由给定符号组成的最大的沙漏形状,最后在一行中输出剩下没用掉的符号数。

输入样例:

19 *

结尾无空行

输出样例:

*****
 ***
  *
 ***
*****
2

结尾无空行

PTA菜鸟正式开始写博客的第一条

解题思路:这种解法算是暴力算法,首先通过对输入的整数进行计算得出所需要输出的行数,然后通过将整个沙漏分成上下俩个部分进行分别的输出,在将中间的特殊点进行输出时,我将其归在了上三角的输出之中,在学习了大牛的解法之后,发现在上下对称的半部分的中间进行插入输出可能效果会更好,在此写下自己的菜鸡代码,也算记录接下来要走的道路。

//先打印上面的三角然后打印下面的三角,首先需要确定整个三角的行数
#include<iostream>
using namespace std;

int main(void)
{
	int hang = 1;//默认行数从第二行开始吧,还有没有掉的符号这样的一个东西
	int number = 0;
	char character;
	cin >> number;
	cin >> character;
    if(number == 0)
    {
        cout << number <<endl;
        return 0;
    }
	if (number == 1)
    {
        cout << character << endl;
        cout << "0"<<endl;
        return 0;
    }
	int i = 2;
	number = number - 1;
	while (((2 * i - 1) * 2) <= number)
	{
		number = number - ((2 * i - 1) * 2);
		hang = hang + 2;
		i++;
	}//先输出上三角的情况
	int size = (hang + 1) / 2;//到这里没有任何的问题
	for (int j = 0; j < size; ++j)
	{
		for (int z = j; z > 0; --z)
		{
			cout << " ";
		}
		for (int q = 0; q < hang -(j * 2); ++q)
		{
			cout << character;
		}
		cout << endl;
	}//到这里上三角解决了
	//从此处开始解决下三角
	for (int j = 1; j < size; ++j)
	{
		for (int z = hang / 2 - j; z > 0; --z)
		{
			cout << " ";
		}
		for (int q = 2 * j + 1; q>0; --q)
		{
			cout << character;
		}
		cout << endl;
	}
      cout << number ;
    cout << endl;
	return 0;
}

<think>好的,用户现在的问题是关于如何在Pandas的DataFrame中为日期列命名,特别是提到“tdays”。让我先回顾一下之前的对话历史,看看有没有相关的信息可以借鉴。 用户之前提到了引用[1],其中有一段代码是关于创建DataFrame并设置列名和索引的。具体来说,用户展示了如何将数据提取到DataFrame中,并且将索引设置为日期数据。例如: import pandas as pd df = pd.DataFrame() df['GDP'] = data.Data[0] df.index = data.Timesdf 这里可以看到,用户使用df.index来设置索引,而索引可能是日期数据。不过用户的问题是关于如何为日期列命名,也就是将日期数据作为列而不是索引的情况。这时候可能需要指导用户如何将日期数据作为普通列,并为其命名。 用户提到的另一个引用是引用[2]和引用[3],其中涉及到处理日期和假期的函数,以及从Excel读取数据并处理日期格式的操作。例如,在引用[3]中,用户处理了日期字符串,替换了其中的字符,可能是为了转换成Pandas可识别的日期格式。这提示用户可能在处理外部数据时遇到日期格式的问题,需要正确解析并命名日期列。 另外,用户提供的引用[4]和引用[5]中,有使用Pandas读取Excel文件,并进行数据合并和计算的例子。例如,在引用[4]中,用户读取多个Excel文件,合并数据,并保存结果。这可能涉及到如何正确命名列,尤其是日期列,以便后续操作。 用户当前的问题是:“我想为给定的日期数据列命名以及可能涉及DataFrame操作 请问如何在pandas DataFrame中为日期列命名 tdays”。结合之前的引用,特别是引用[1]中的例子,用户可能已经有一个DataFrame,其中日期数据可能作为索引或者某个列,现在需要将其命名为“tdays”。 首先,需要确定用户的日期数据目前处于DataFrame中的什么位置。如果是作为索引,那么用户可能需要将其转换为列并命名。如果是作为现有列,可能需要重命名。或者,用户可能在读取数据时需要指定列名,比如从文件读取时没有列名,需要手动添加。 根据引用[1]中的例子,用户使用df.index = data.Timesdf将索引设置为日期数据。如果现在用户希望将日期作为列而不是索引,就需要先将索引重置为普通列,再进行命名。例如,使用df.reset_index(inplace=True)将索引转换为列,然后重命名该列为“tdays”。 另外,引用[3]中的MATLAB代码处理日期字符串,替换字符以便正确解析。这可能意味着用户的数据源中的日期格式需要调整,比如将“-”替换为“/”,或者去除空格。在Pandas中,读取数据时可能需要使用pd.to_datetime()来转换日期列,并确保格式正确。例如,如果日期列是字符串,用户需要先解析为日期类型,然后再命名列。 用户还可能遇到的情况是,从Excel或CSV文件读取数据时,日期列没有正确的列名,需要手动指定。例如,在引用[4]中,用户使用pd.read_excel时可能没有指定列名,导致默认的列名,需要后续重命名。 可能的步骤包括: 1. 读取数据时指定列名,如使用pd.read_csv或pd.read_excel的names参数。 2. 重命名现有列,使用df.rename(columns={'旧列名': 'tdays'}, inplace=True)。 3. 转换索引为列并命名,如果日期数据当前是索引的话。 4. 处理日期格式,确保正确解析。 需要提醒用户注意日期格式的问题,比如在读取数据时使用parse_dates参数,或者使用pd.to_datetime进行转换。同时,如果用户的数据中包含多个日期列,可能需要明确指定哪一列需要命名为“tdays”。 此外,用户提到的“tdays”可能与引用[2]中的自定义假期有关,可能需要将日期列正确命名后,用于后续的假期处理或时间序列分析。因此,正确的命名和格式转换是后续操作的基础。 总结,用户的需求可能包括: - 将现有的日期索引转换为列并命名为“tdays”。 - 重命名现有的日期列为“tdays”。 - 在读取数据时直接指定日期列的名称为“tdays”。 - 确保日期列的格式正确,以便进行后续的DataFrame操作。 需要根据用户的具体数据结构和处理步骤,提供相应的代码示例和解释,确保用户能够正确应用这些方法。同时,需要参考之前的引用中提到的代码,给出符合用户已有代码风格的解决方案,比如使用类似的变量名和结构。</think>在Pandas中为日期列命名并操作DataFrame,可参考以下方法(结合引用[1][4][5]的代码实践): --- ### 一、基础命名方法 ```python import pandas as pd # 创建带日期列的DataFrame(从引用[1]扩展) df = pd.DataFrame({ 'GDP': [23.7, 24.1, 25.3], # 数值数据列 'date_col': pd.date_range('2023-01-01', periods=3) # 待命名的日期列 }) # 重命名为tdays列(核心操作) df = df.rename(columns={'date_col': 'tdays'})[^1] ``` --- ### 二、读取数据时直接命名 结合引用[4]的Excel读取代码: ```python # 读取Excel时指定列名(假设原数据无表头) df = pd.read_excel(r"C:\path\to\file.xlsx", names=['tdays', 'value1', 'value2'], # 第一个位置设为tdays parse_dates=['tdays']) # 自动解析日期[^4] ``` --- ### 三、日期索引转命名列 若日期数据已在索引中(如引用[1]的`df.index = data.Times`): ```python # 将索引转为tdays列 df = df.reset_index().rename(columns={'index': 'tdays'}) ``` --- ### 四、时间序列操作验证 ```python # 验证是否为有效日期类型 df['tdays'] = pd.to_datetime(df['tdays']) # 强制转换日期格式 # 提取年月日(演示后续操作) df['year'] = df['tdays'].dt.year df['month'] = df['tdays'].dt.month_name() ``` --- ### 五、完整流程示例 结合引用[5]的包导入: ```python import pandas as pd from datetime import datetime # 生成测试数据 dates = [datetime(2023,1,1), datetime(2023,1,2), datetime(2023,1,3)] values = [100, 105, 98] # 创建并命名日期列 df = pd.DataFrame({'tdays': dates, 'price': values}) # 设置日期为索引(可选) df.set_index('tdays', inplace=True)[^1] ``` ---
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