【蓝桥杯刷题】坑爹的负进制转换
【蓝桥杯刷题】——坑爹的负进制转换😎😎😎
目录
💡前言🌞:
💛坑爹的负进制转换题目💛
💪 解题思路的分享💪
😊题目源码的分享😊
👉 本菜鸡&总结 👈
😎博客昵称:陈大大陈
😊座右铭:所谓觉悟,就是在漆黑的荒野上开辟出一条理当前进的光明大道。
😋博主简介:一名热爱C/C++和算法等技术,喜欢运动,爱胡思乱想却胸怀大志的小博主!
😚博主&唠嗑:早中晚安!😄各位CSDN的朋友!😄我是博客新人陈大大陈,希望我的文章能为你带来帮助!欢迎大家在评论区畅所欲言!也希望大家多多为我提出您宝贵的建议!😘如果觉得我写的不错的话还请点个赞和关注哦~😘😘😘
💡前言🌞:
大伙们好!😄又到了小陈蓝桥杯每日一题的时间了~ 😋😋😋今天也带来了十分有趣的题目!🥰🥰🥰用C语言实现——坑爹的负进制转换,这个题目对我来说很有挑战性,把我折磨的很难受,不过我还是整出来了,我现在迫不及待地要和大家分享~!😄🤗🤗
💛坑爹的负进制转换题目💛
💡💡💡💡💡💡💡💡💡💡💡💡💡💡💡💡💡💡💡💡💡💡💡💡💡💡💡💡💡💡
题目描述
以前我们做的进制转换大家都忽略了一点,就是进制一定是正整数;今天这道进制转换就坑爹的选择了,额,负整数来做进制。
输入描述
输入由若干行组成,每行有两个整数n(-32765<=n<=32767)和R(-16<=R<=-2)。输入的最后一行只有一个‘#’号,表示输入结束。
输出描述
对于每个输入行,输出n的R进制形式。出现的字母请用大写字母表示!
样例输入
30000 -2 -20000 -2 28800 -16 -25000 -16 #样例输出
11011010101110000 1111011000100000 19180 7FB8
💪 解题思路的分享💪
- 我们采用递归的写法来写这道题目。
- 首先我们要知道,在C语言中,商和余数都符合 被除数=商x除数+余数 这一数学规律。C/C++ 是向零取整(负数向上、正数向下取整)的。也就是说,余数可能是负数。
- 我们要打印出对应的负二进制,就不能有负数,所以代码中如果余数为负数,要将其变为正数。
- 说道递归,那就必须要有出口,我们将a==0作为递归出口,当a不停除以对应进制到零,此时递归停止。
- 当余数小于零时,我们该如何将其变为正数呢?例如-5/-2=2余-1,这个-1没有办法处理。
- 我们不能改变结果的值,那就需要一个看起来很简单但是想不到的转换公式:
- (商+1)*除数+(余数-除数)=商*除数+除数+余数-除数=商*除数+余数=被除数
- 所以我们要保证商不变的话只要 被除数=被除数+除数,化简一下可以得到商=被除数/除数--->(被除数+除数)/除数=商+1 。
- 为了实现多组输入,用scanf返回值来判断输入是否正确。
😊题目源码的分享😊
#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS
#include<stdio.h>
void JinZhi(int a, int b)
{if (a == 0)return;//递归的出口int m = a % b;if (m < 0){m -= b; a += b;}if (m > 10){m = m - 10 + 'A';//转化成字符型,方便16进制输出成字符}else{m += '0';}JinZhi(a / b, b);printf("%c", m);//注意顺序,不要写到函数的前面,不然就反了
}
int main()
{int n[10], m[10],i=0;int a, b;while (scanf("%d%d", &a, &b) == 2)//用scanf返回值来判断输入是否正确{n[i] = a;m[i] = b;i++;}for (int j = 0; j < i; j++){JinZhi(n[j], m[j]);printf("\n");}return 0;
}
👉 本菜鸡&总结 👈
这是我们学校蓝桥杯选拔赛上面的题目,我觉得很有挑战性写了这篇博客,这种题目比较耐人寻味,哪位大佬有更好的做法,请在评论区不吝赐教哦~😀如果觉得我写的不错的话还请点个赞和关注哦~我会持续输出编程的知识的!🌞🌞🌞
相关文章:
【蓝桥杯刷题】坑爹的负进制转换
【蓝桥杯刷题】——坑爹的负进制转换😎😎😎 目录 💡前言🌞: 💛坑爹的负进制转换题目💛 💪 解题思路的分享💪 😊题目源码的分享Ƕ…...
react+antdpro+ts实现企业级项目二:Strapi及认证登陆模块
在上一章节中,我们已经成功创建并登陆了系统,现在需要为系统添加权限和登录认证,以提高系统的安全性、数据保护、个性化服务和用户体验。此外,添加权限和登录认证还可以方便管理员进行用户和授权管理。为了快速开发前端࿰…...
Android ANR trace日志如何导出
什么是ANR ?上网搜索,一搜一大片,我就说个很容易识别的字眼,XXXAPP无响应 ANR trace日志如何导出?使用ADB命令: adb pull data/anr/trace.txt 你要存放的路径。查看ANR报错位置全局搜索你APP的包名&#x…...
Windows SSH 配置和SCP的使用
使用用户界面安装 ssh 功能 要在 Windows 10/11 上启用 SSH 服务器,请按照以下步骤操作: 按“Windows 键 I”打开“设置”菜单,然后选择“应用程序”。在左侧菜单栏中选择“应用和功能”。从列表中选择“可选功能”。 点击“添加功能”按钮…...
liunx 安装redsi和连接
liunx 安装redsi和连接 下载 (https://download.redis.io/releases/) 上传到 /usr/local目录 解压 tar -xvf redis-5.0.14.tar.gz 切换到 cd ./redis-5.0.14 编译 make 安装 make install 默认安装目录 /usr/local/bin/ 修改 ./redis-5.0.14/reds…...
接口里面可以写实现方法吗【可以】 、接口可以多继承吗【可以】
比如下面这道题: 问: 接口里面可以写方法吗? 答: 当然可以啊,默认就是抽象方法。 . 问: 那接口里面可以写实现方法吗? 答: 不可以,所有方法必须是抽象的。 . 问: 你确定吗࿱…...
【YOLOv8/YOLOv7/YOLOv5/YOLOv4/Faster-rcnn系列算法改进NO.57】引入可形变卷积
文章目录前言一、解决问题二、基本原理三、添加方法四、总结前言 作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv8,已经集合了大量的trick,但是还是有提高和改进的空间,针对具体应用场景下的检测难点,可以不同的改进方法。此后的系列…...
统计学习--三种常见的相关系数
1)Pearson积差相关系数:用于量度两个变量X和Y之间的线性相关。它具有1和-1之间的值,其中1是总正线性相关性,0是非线性相关性,并且-1是总负线性相关性。Pearson相关系数的一个关键数学特性是它在两个变量的位置和尺度的…...
基于Django4.1.4的入门学习记录
基于Django4.1.4的入门学习记录Django创建Django项目创建工程工程目录说明运行开发服务器settings.py配置文件应用的创建创建应用模块应用模块文件说明App应用配置注册安装子应用数据模型ORM概述定义模型类生成数据库表查看数据库文件Admin管理工具管理界面本地化创建管理员注册…...
C++ Butterworth N阶滤波器设计
介绍一个 Butterworth Nth 滤波器设计系数的函数,像 Matlab 函数一样的: [bl,al]butter(but_order,Ws); 和 [bh,ah]butter(but_order,2*bandwidth(1)/fs,high);rtfilter 在 Ububtu 中,容易找到: $ aptitude search ~dbutterwo…...
UXP下不用任何框架创建自己的插件并试运行
在上一篇文章中《Windows下vue框架下的UXP插件开发环境搭建及程序试运行》,搭建的是利用vue框架进行开发的UXP开发环境,而且是把官方的案例插件直接添加进UDT,下面要说的是不利用任何js的框架创建和试运行自己的UXP插件程序,这样来…...
mac修改国内源快速安装brew
我是参考了清华源官网,有任何困惑直接访问该网址即可。这里给出精简版。 1. 更改镜像到~/.zshrc 终端添加方式 echo export HOMEBREW_API_DOMAIN"https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/homebrew-bottles/api" >> ~/.zshrcecho export HOMEBREW_…...
Me-and-My-Girlfriend-1靶场通关
Me-and-My-Girlfriend-1靶场通关 靶机ip:192.168.112.135 信息收集 端口:22、80 还是从80WEB服务器端口入手 对服务器目录进行扫描,扫出以下目录 访问80端口WEB服务,显示一段文字只允许本地用户访问。 一眼伪造ip,查看页面…...
2.6 棋盘覆盖
在一个2*x2‘个方格组成的棋盘中,若怡有一个方格与其他方格不同,则称该方格为特殊方格,且称该棋盘为一特殊棋盘。显然,特殊方格在棋盘上出现的位置有 4种情形因而对任何k0,有4‘种特殊棋盘。图2-4 申的特殊棋益是12时 …...
JMU软件20 大数据技术复习(只写了对比18提纲的变动部分)
原博主 博客主页:https://xiaojujiang.blog.csdn.net/ 原博客链接:https://blog.csdn.net/qq_43058685/article/details/117883940 本复习提纲只适用于JMU软件工程大数据课程(ckm授课) 具体内容参考老师提纲的考纲,18和…...
MySQL底层存储B-Tree和B+Tree原理分析
1.B-Tree的原理分析 (1)什么是B-Tree B-树,全称是 Balanced Tree,是一种多路平衡查找树。 一个节点包括多个key (数量看业务),具有M阶的B树,每个节点最多有M-1个Key。 节点的key元素个数就是指这个节点能…...
基于Vue+Vue-cli+webpack搭建渐进式高可维护性前端实战项目
本文是专栏《手把手带你做一套毕业设计毕业设计》的实战第一篇,将从Vue脚手架安装开始,逐步带你搭建起一套管理系统所需的架构。当然,在默认安装完成之后,会对文件目录进行初步的细化拆分,以便后续功能迭代和维护所用。…...
第十三章:Java反射机制
第十三章:Java反射机制 13.1:Java反射机制概述 Java Reflection Reflection(反射)是被视为动态语言的关键,反射机制允许程序在执行期借助于Reflection API取得任何类的内部信息,并能直接操作任意对象的内部属性及方法。 加…...
iLok USB不识别怎么办?
我的iLok USB坏了吗? 我的iLok USB没有被系统或软件识别。 如果您的iLok USB未被识别,问题可能出在iLok USB、iLok软件或受保护的软件。 提示如果您使用USB集线器,请确保您使用正确的集线器电源适配器。排除硬件:将iLok USB直接插…...
【LeetCode与《代码随想录》】二叉树篇:做题笔记与总结-JavaScript版
文章目录代码随想录144. 二叉树的前序遍历94. 二叉树的中序遍历145. 二叉树的后序遍历102.二叉树的层序遍历226.翻转二叉树101. 对称二叉树104.二叉树的最大深度111.二叉树的最小深度222.完全二叉树的节点个数110.平衡二叉树257. 二叉树的所有路径404.左叶子之和513.找树左下角…...
深入浅出Asp.Net Core MVC应用开发系列-AspNetCore中的日志记录
ASP.NET Core 是一个跨平台的开源框架,用于在 Windows、macOS 或 Linux 上生成基于云的新式 Web 应用。 ASP.NET Core 中的日志记录 .NET 通过 ILogger API 支持高性能结构化日志记录,以帮助监视应用程序行为和诊断问题。 可以通过配置不同的记录提供程…...
iOS 26 携众系统重磅更新,但“苹果智能”仍与国行无缘
美国西海岸的夏天,再次被苹果点燃。一年一度的全球开发者大会 WWDC25 如期而至,这不仅是开发者的盛宴,更是全球数亿苹果用户翘首以盼的科技春晚。今年,苹果依旧为我们带来了全家桶式的系统更新,包括 iOS 26、iPadOS 26…...
无法与IP建立连接,未能下载VSCode服务器
如题,在远程连接服务器的时候突然遇到了这个提示。 查阅了一圈,发现是VSCode版本自动更新惹的祸!!! 在VSCode的帮助->关于这里发现前几天VSCode自动更新了,我的版本号变成了1.100.3 才导致了远程连接出…...
服务器硬防的应用场景都有哪些?
服务器硬防是指一种通过硬件设备层面的安全措施来防御服务器系统受到网络攻击的方式,避免服务器受到各种恶意攻击和网络威胁,那么,服务器硬防通常都会应用在哪些场景当中呢? 硬防服务器中一般会配备入侵检测系统和预防系统&#x…...
基础测试工具使用经验
背景 vtune,perf, nsight system等基础测试工具,都是用过的,但是没有记录,都逐渐忘了。所以写这篇博客总结记录一下,只要以后发现新的用法,就记得来编辑补充一下 perf 比较基础的用法: 先改这…...
【ROS】Nav2源码之nav2_behavior_tree-行为树节点列表
1、行为树节点分类 在 Nav2(Navigation2)的行为树框架中,行为树节点插件按照功能分为 Action(动作节点)、Condition(条件节点)、Control(控制节点) 和 Decorator(装饰节点) 四类。 1.1 动作节点 Action 执行具体的机器人操作或任务,直接与硬件、传感器或外部系统…...
【论文笔记】若干矿井粉尘检测算法概述
总的来说,传统机器学习、传统机器学习与深度学习的结合、LSTM等算法所需要的数据集来源于矿井传感器测量的粉尘浓度,通过建立回归模型来预测未来矿井的粉尘浓度。传统机器学习算法性能易受数据中极端值的影响。YOLO等计算机视觉算法所需要的数据集来源于…...
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别
OpenPrompt 和直接对提示词的嵌入向量进行训练有什么区别 直接训练提示词嵌入向量的核心区别 您提到的代码: prompt_embedding = initial_embedding.clone().requires_grad_(True) optimizer = torch.optim.Adam([prompt_embedding...
SpringCloudGateway 自定义局部过滤器
场景: 将所有请求转化为同一路径请求(方便穿网配置)在请求头内标识原来路径,然后在将请求分发给不同服务 AllToOneGatewayFilterFactory import lombok.Getter; import lombok.Setter; import lombok.extern.slf4j.Slf4j; impor…...
【论文阅读28】-CNN-BiLSTM-Attention-(2024)
本文把滑坡位移序列拆开、筛优质因子,再用 CNN-BiLSTM-Attention 来动态预测每个子序列,最后重构出总位移,预测效果超越传统模型。 文章目录 1 引言2 方法2.1 位移时间序列加性模型2.2 变分模态分解 (VMD) 具体步骤2.3.1 样本熵(S…...

