1001 小Q系列故事——世界上最遥远的距离<腾讯编程马拉松>

本文提供了一个用C语言编写的程序,用于计算两个日期之间的变化。该程序通过输入天数差来调整基准日期,并能正确处理闰年和平年的差异。
//提醒自己要耐心的调试,最终AC的话是无比的兴奋
//不要小看别人,更不要小看自己!
#include<stdio.h>
int main()
{
	int n,i,j,YY,MM,DD,yy,mm,dd,D;
	int mon[13]={0,31,28,31,30,31,30,31,31,30,31,30,31};
	scanf("%d",&n);
	for(i=0;i<n;i++)
	{
		yy=YY=2013,mm=MM=3,dd=DD=24;
		scanf("%d",&D);
		DD+=D;
		dd-=D;
		for(j=0;;j++)
		{
			if(DD>mon[MM])
			{
				DD-=mon[MM];
				MM++;
				if(MM>12)
				{
					YY++;
					if(YY%4==0&&YY%100!=0||YY%400==0)
						mon[2]=29;
					else
						mon[2]=28;
					MM=1;
				}
			}
			if(DD<=mon[MM])
					break;
		}
		mon[2]=28;
		for(j=0;;j++)
		{
			if(dd<0)
			{
				mm--;
				if(mm<1)
				{
					yy--;
					if(yy%4==0&&yy%100!=0||yy%400==0)
						mon[2]=29;
					else
						mon[2]=28;
					mm=12;
				}
				dd+=mon[mm];
			}
			if(dd>0)
				break;
			if(dd==0)
			{
				mm--;
				if(mm<1)
				{
					yy--;
					if(yy%4==0&&yy%100!=0||yy%400==0)
						mon[2]=29;
					else
						mon[2]=28;
					mm=12;
				}
				dd=mon[mm];
			}
		}
		printf("%04d/%02d/%02d %04d/%02d/%02d\n",YY,MM,DD,yy,mm,dd);
	}
	return 0;
}

内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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