杭电problem1002大数字相加,测试了很多次,还是没有发现错误,

no_sure 2010-08-24 10:17:59

]#include "iostream"
#include <string>
#include <algorithm>
#include <vector>
using namespace std;

int main(){
int T,i;
string str1,str2;//用来接收两个大数
vector<int> ivec;//用来存放最终结果

size_t size1,size2,sizei1=0,sizei2=0;
i=1;
cin>>T;
for(;i<=T;i++){
ivec.clear();
str1.clear();
str2.clear();
cin>>str1>>str2;
string str1x=str1;
string str2x= str2;
size1=str1.size()-1;
size2=str2.size()-1;
int carry =0;//carry表示进位,我没有这个抽象,所以做不出题
reverse(str1.begin(),str1.end()); //倒序
reverse(str2.begin(),str2.end()); //倒序

//数组模拟加法
sizei1=0,sizei2=0;
while(sizei1 <= size1 && sizei2 <= size2){
int temp;
temp = (str1.at(sizei1) - '0' + str2.at(sizei2) - '0' + carry)%10;
carry = (str1.at(sizei1) - '0' + str2.at(sizei2) - '0' + carry)/10;
ivec.push_back(temp);
++sizei1;
++sizei2;
}
while(sizei2 <= size2){
int temp;
temp = (str2.at(sizei1) - '0' + carry)%10;
carry = (str2.at(sizei1) -'0' +carry)/10;
ivec.push_back(temp);
++sizei2;
}
while(sizei1 <= size1){
int temp;
temp = (str1.at(sizei1) - '0' + carry)%10;
carry = (str1.at(sizei1) -'0' + carry)/10;
ivec.push_back(temp);
++sizei1;
}
if(carry)
ivec.push_back(carry);
if(i != 1)
cout<<endl;
cout<<"Case "<<i<<":"<<endl;
cout<<str1x<<" + "<<str2x<<" = ";
for(int t=ivec.size()-1;t >=0 ;t--){
cout<<ivec.at(t);}
cout<<endl;
}
return 0;
}

...全文
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lijing_08scut 2010-08-25
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楼主想问什么?不大明白
no_sure 2010-08-25
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这个题目只有正数,没有复数情况。我手上有一份可以AC的。比较输出结果没有区别。所以知道怎么办了
namewchwch 2010-08-25
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通不过是正常的,你还没考虑 有负数的情况呢



[Quote=引用楼主 no_sure 的回复:]
C/C++ code

]#include "iostream"
#include <string>
#include <algorithm>
#include <vector>
using namespace std;

int main(){
int T,i;
string str1,str2;//用来接收两个大数
vector<int> ive……
[/Quote]
janneliu 2010-08-24
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哥们,幸会,杭电,呵呵
源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在本研究中,我们将详细研究如何借助Python执行数据可视化,旨在剖析2018年期间中国四个主要城市——北京、上海、广州以及深圳的空气质量状况。通过绘制反映空气质量指数(AQI)与细颗粒物(PM2.5)变化趋势的图表,我们能够深入理解这些大都市全年的空气环境质量,并明确评估其优良天气所占的比重。 我们必须首先进行数据准备工作。在当前提供的压缩文件内,名为"2018天气"的文件极有可能是数据来源,其中可能收录了涉及四个城市每日空气质量监测的详细信息。这些数据通常涵盖日期、城市名称、AQI数值、PM2.5含量等核心参数。在Python编程环境中,我们惯常运用pandas库来对这类结构化数据进行高效的处理和分析。 1. **数据导入与初步处理**: - 利用`pandas.read_csv()`方法来导入存储为CSV格式的数据资料。 - 数据整理:对数据中的空白项、非正常数值进行修正,保证数据的精确性。 - 调整日期字段的格式,确保其能够适用于时间序列分析的需求。 2. **数据深度分析**: - 针对每个城市的AQI和PM2.5数据执行统计性描述,例如计算平均值、中位数、标准偏差等指标。 - 确定空气质量良好天气的天数,即那些AQI值低于75(依据中国的空气质量评估标准)的日数。 3. **数据呈现**: - 运用matplotlib或seaborn工具绘制折线图,直观展示四个城市在2018年全年的AQI和PM2.5变化动态。 - 可通过采用不同的颜色方案和线条类型来区分不同城市的数据系列。 - 添加必要的图示元素,如日期坐标轴、城市名称标注、图表标题及图例说明,以提升图表的可读...

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