博客
关于我
日期类例题剖析
阅读量:817 次
发布时间:2019-03-25

本文共 1786 字,大约阅读时间需要 5 分钟。

关于日期处理的常用方法,掌握闰年的计算方式和各月的天数即可满足大部分需求。

例题剖析

回文日期

2020年蓝桥杯A组

样例输入:20200202

样例输出:2021120221211212

代码解析:#include

#include
using namespace std;

int days[] = {0, 31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31};bool isLeap(int year) {return (year % 400 == 0) || (year % 4 == 0 && year % 100 != 0);}int getDay(int year, int month) {if (month == 2) return days[2] + isLeap(year);return days[month];}int main() {int n;cin >> n;string ans1, ans2;bool flag1 = false, flag2 = false;

for (int i = n / 10000 + 1; i <= 9999; i++) {    string a = to_string(i);    string b = a;    reverse(b.begin(), b.end());    int month = stoi(b.substr(0, 2));    int day = stoi(b.substr(2, 2));    if (month < 1 || month > 12) continue;    if (day < 1 || day > getDay(i, month)) continue;    string s1 = a.substr(0, 2);    string s2 = a.substr(2, 2);    if (!flag1) {        ans1 = a + b;        flag1 = true;    }    if (!flag2 && s1 == s2 && s1[0] != s1[1]) {        ans2 = a + b;        flag2 = true;    }    if (flag1 && flag2) break;}cout << ans1 << endl;cout << ans2 << endl;

}

跑步锻炼

2020年蓝桥杯B题

代码解析:#include

using namespace std;

int days[13] = {0, 31, 28, 31, 30, 31, 30, 31, 31, 30, 31, 30, 31};bool isLeap(int year) {return (year % 400 == 0) || (year % 4 == 0 && year % 100 != 0);}int getDay(int year, int month) {if (month == 2) return days[2] + isLeap(year);return days[month];}

int main() {int ans = 0, weekday = 4;for (int i = 2000; i < 2020; i++) {for (int j = 1; j <= 12; j++) {for (int k = 1; k <= getDay(i, j); k++) {weekday = (weekday + 1) % 7;if (k == 1 || weekday == 0) ans += 2;else ans++;}}}for (int j = 1; j < 10; j++) {for (int k = 1; k <= getDay(2020, j); k++) {weekday = (weekday + 1) % 7;if (k == 1 || weekday == 0) ans += 2;else ans++;}}ans += 2; // 2020.10.1cout << ans << endl;}

答案: 8879

转载地址:http://mbayk.baihongyu.com/

你可能感兴趣的文章
OpenCV与AI深度学习 | 使用Python和OpenCV实现火焰检测(附源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用PyTorch进行小样本学习的图像分类
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLO11实现区域内目标跟踪
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用YOLOv8做目标检测、实例分割和图像分类(包含实例操作代码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 使用单相机对已知物体进行3D位置估计
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 初学者指南 -- 什么是迁移学习?
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 十分钟掌握Pytorch搭建神经网络的流程
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于GAN的零缺陷样本产品表面缺陷检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV和深度学习预测年龄和性别
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于OpenCV实现模糊检测 / 自动对焦
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于Python和OpenCV将图像转为ASCII艺术效果
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch实现Faster RCNN目标检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于PyTorch语义分割实现洪水识别(数据集 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO11的车体部件检测与分割
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV11自定义数据集实现车辆事故检测(有源码,建议收藏!)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8实现高级目标检测和区域计数
查看>>
VS2003 Front Page Server Extension
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLOv8的停车对齐检测
查看>>
OpenCV与AI深度学习 | 基于YoloV8的药丸/片剂类型识别
查看>>