博客
关于我
M进制转换为R进制
阅读量:143 次
发布时间:2019-02-27

本文共 1651 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

C++程序实现数字分解为各个位数字的字符串表示

本文介绍了一个C++程序,该程序能够将给定的数字分解为各个位上的数字,并以字符串形式返回结果。本节将详细解释程序的实现方法及其工作原理。

代码概述

以下是程序的主要代码片段:

#include 
#include
const int maxn = 1000;
char arr[maxn];
using namespace std;
void sol(int n, int r) {
int tot = -1;
int temp = n;
memset(arr, 0, sizeof(arr));
while (temp != 0) {
arr[++tot] = temp % r > 9 ? (temp % r + 55) : (temp % r + 48);
temp = temp / r;
}
for (int i = tot; i >= 0; i--) {
cout << arr[i];
}
cout << endl;
}
int main() {
int n, r;
while (cin >> n >> r) {
if (n >= 0) {
sol(n, r);
} else {
cout << "-";
sol(-n, r);
}
}
return 0;
}

功能解释

  • 代码结构分析

    • #include <iostream>:用于标准输入输出流操作。
    • #include <cstring>:用于字符串操作。
    • const int maxn = 1000;:定义了一个最大值常量,用于限制数组大小。
    • char arr[maxn];:声明了一个静态字符数组,用于存储数字分解后的结果。
    • using namespace std;:导入了标准的C++命名空间,简化了代码编写。
  • 函数sol的实现

    • void sol(int n, int r):这是一个递归函数,用于分解数字n为各个位数字。
    • int tot = -1;:初始化计数器tot为-1,用于跟踪当前处理的位数。
    • int temp = n;:将原数字n存储在变量temp中,以便进行递归处理。
    • memset(arr, 0, sizeof(arr));:将字符数组arr初始化为全零。
  • 递归处理过程

    • while (temp != 0):递归处理继续进行,直到temp为0。
    • arr[++tot] = temp % r > 9 ? (temp % r + 55) : (temp % r + 48);:将当前位的数字存储在arr数组中。若temp % r大于9,则表示是十位及以上数字,需要加55以转换为对应的ASCII码,否则直接加48。
    • temp = temp / r;:将temp除以基数r,继续处理更高位数字。
  • 输出结果

    • for (int i = tot; i >= 0; i--):从最后一个位开始,依次输出每个数字。
    • cout << arr[i];:输出字符数组arr中的每个字符。
    • cout << endl;:输出换行符,结束当前行。
  • 主函数main的实现

    • 读取输入的nr,并调用函数sol进行处理。
    • 如果n为负数,输出负号,并调用函数sol处理绝对值。
  • 应用场景

    该程序可以用来实现数字的分解和转换功能,适用于需要将数字转换为各位数字字符串形式的场景。例如:

    • 货币金额的分解
    • 数字的逆序处理
    • 各个位数字的统计与分析

    总结

    通过上述代码分析,可以看出该程序采用递归方法处理数字分解问题,具有高效、简洁的特点。程序结构清晰,易于理解和修改,适合在实际开发中应用。

    转载地址:http://yovb.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    NLog类库使用探索——详解配置
    查看>>
    NLP 基于kashgari和BERT实现中文命名实体识别(NER)
    查看>>
    NLP 模型中的偏差和公平性检测
    查看>>
    Vue3.0 性能提升主要是通过哪几方面体现的?
    查看>>
    NLP 项目:维基百科文章爬虫和分类【01】 - 语料库阅读器
    查看>>
    NLP_什么是统计语言模型_条件概率的链式法则_n元统计语言模型_马尔科夫链_数据稀疏(出现了词库中没有的词)_统计语言模型的平滑策略---人工智能工作笔记0035
    查看>>
    NLP三大特征抽取器:CNN、RNN与Transformer全面解析
    查看>>
    NLP学习笔记:使用 Python 进行NLTK
    查看>>
    NLP度量指标BELU真的完美么?
    查看>>
    NLP的不同研究领域和最新发展的概述
    查看>>
    NLP的神经网络训练的新模式
    查看>>
    NLP采用Bert进行简单文本情感分类
    查看>>
    NLP问答系统:使用 Deepset SQUAD 和 SQuAD v2 度量评估
    查看>>
    NLP项目:维基百科文章爬虫和分类【02】 - 语料库转换管道
    查看>>
    NLP:使用 SciKit Learn 的文本矢量化方法
    查看>>
    nmap 使用方法详细介绍
    查看>>
    Nmap扫描教程之Nmap基础知识
    查看>>
    nmap指纹识别要点以及又快又准之方法
    查看>>
    Nmap渗透测试指南之指纹识别与探测、伺机而动
    查看>>
    Nmap端口扫描工具Windows安装和命令大全(非常详细)零基础入门到精通,收藏这篇就够了
    查看>>