求解,NBUOJ的1139题目为何我的代码它判断时是系统运行错误,但在DEVc++上测试下来没问题

znnlmbf 2023-05-05 10:56:29

#include<stdio.h>
int main()
{
    char a[10];
    int i,j;
    i=0;
    scanf("%c",&a[i]);
    while(a[i]!='\n') {
        i++;
        scanf("%c",&a[i]);
    }
    for(j=0;j<i;j++) {
        a[j]=a[j]+4;
        if(a[j]>'z') {
            a[j]=a[j]-'z'-1+'a';
        }
        else if(a[j]>'Z'&&a[j]<'a') {
            a[j]=a[j]-'Z'-1+'A';
        }
        printf("%c",a[j]);
    }
    printf("%c",a[i]);
    return 0;
}

原题如下:

1139 单词译码

时间限制 : 2000/1000 MS(Java/Others) | 内存限制 :65536/32768 KB(Java/Others)

提交数 : 17021 | 通过数 : 6512

题目描述

最近网络上又爆出很多关于信息泄露的事情,看来信息时代的保密问题非常关键。怎样才能隐藏你的关键信息呢?作为程序设计的菜鸟一族,你可以先尝试做一些简单的译码工作。对输入的一个任意的单词进行译码输出。译码规律是:用原来字母后面的第4个字母代替原来的字母,并能循环译码。例如,字母A后面第4个字母是E,用E代替A;同理,字母y用c代替。则单词”China”应译为”Glmre”,”Today”应译为”Xshec”。

 

输入要求

输入一个单词,长度不超过9。假设输入内容全部都是英文字母,不存在其他字符。

 

输出要求

输出译码后的结果。

 

输入样例

Helloz

 

输出样例

Lippsd

 

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希望_睿智 2023-05-07
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有没有可能是在不同的编译器和电脑环境下,\n和\r\n的区别,如果输入了9个字符,然后按下回车,如果回车用\r\n表示,则你现在的逻辑会导致数组a[10]溢出。

znnlmbf 2023-05-08
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@希望_睿智 解决了,原因是因为题目它的输入是不以换行符截止,所以题目的输入结束不了,我直接用gets()一次性输入就搞定了
内容概要:本文围绕基于一致性理论的无人船与自主水下航行器(AUV)多智能体编队控制展开研究,旨在实现多个海洋无人平台在复杂海洋环境下的协同编队运动。研究利用图论和拉普拉斯矩阵建立多智能体系统的通信拓扑结构,通过设计分布式一致性控制协议,使各智能体在仅依赖局部邻居信息交换的情况下,实现对期望编队队形的稳定保持。文章详细阐述了编队控制系统的数学模型、一致性算法设计(包括一阶与二阶动力学系统)及其稳定性分析,并利用Matlab/Simulink工具对编队形成、队形保持、队形变换以及编队避障等多种场景进行了仿真验证,证明了所提方法的有效性和鲁棒性。; 适合人群:具备自动控制、机器人学、海洋工程等相关专业背景,掌握Matlab/Simulink仿真技能,从事多智能体系统、无人系统控制或协同导航研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①为无人船与AUV协同执行海洋勘探、环境监测、搜救等任务提供可靠的编队控制算法;②作为研究分布式协同控制理论在复杂动力学系统中应用的仿真案例;③为开发实际的无人系统编队控制软件模块提供理论基础和代码参考。; 阅读建议:学习者应在理解一致性理论和图论基本概念的基础上,结合文中提供的Matlab代码进行仿真复现与参数调试,重点关注通信拓扑、控制增益等参数对编队性能的影响,从而深入掌握多智能体协同控制的核心设计思想。
内容概要:本文系统阐述了基于遗传算法的模糊PID控制器参数整定方法,通过融合遗传算法的全局寻优能力与模糊控制的动态调节优势,实现对PID控制器比例系数(Kp)、积分间(Ti)和微分间(Td)的智能化优化。该方法针对非线性、模型不确定或难以精确建模的复杂控制系统,设计合理的适应度函数以平衡跟踪误差与控制能耗,并借助模糊规则在线调整控制参数,显著提升系统的响应速度、稳定性、鲁棒性及控制精度。文中配套提供了完整的Matlab代码实现方案,并通过单位阶跃响应仿真验证了该方法在减小超调、加快收敛和抑制振荡方面的优越性能。; 适合人群:具备自动控制理论基础和Matlab编程能力,从事控制工程、自动化、机器人、智能制造及相关领域的科研人员、研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于工业过程控制、智能机器人、无人船/无人机、伺服系统等复杂动态系统的控制器设计;②解决传统PID参数依赖人工整定、适应性差的问题,实现自适应、智能化的参数优化;③作为先进控制算法的教学与科研案例,深入理解遗传算法与模糊控制的协同机制及其在工程实践中的集成应用。; 阅读建议:学习者应结合Matlab代码进行仿真实验,重点掌握适应度函数构造、遗传算法参数配置(如种群规模、交叉与变异概率)以及模糊规则库设计等核心技术环节,并可通过更换被控对象模型或调整优化目标进一步拓展应用场景与研究深度。

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