博客
关于我
(PAT甲级)1011 World Cup Betting (C语言实现)
阅读量:684 次
发布时间:2019-03-17

本文共 282 字,大约阅读时间需要 1 分钟。

为了解决这个问题,我们需要处理三个胜率数据组,找出每组的最大值及其对应下标,最后进行整体输出。以下是优化后的解决方案:

  • 读取和解析数据:首先,我们需要读取并解析输入的三组数据,每组包含三个胜率值。

  • 处理每一组数据

    • 对于每一组,遍历其中的三个胜率值。
    • 找出最大值,并记录此最大值与对应的下标。
  • 提取下标对应的字符

    • 将所有组的下标对应的字符提取出来,形成一个结果字符串。
  • 计算最终结果

    • 所有的最大值对应的字符进行处理,计算并输出最终结果,要求格式化为两位小数。
  • 通过以上步骤,我们能够准确地找出对应关系,进而进行最终的计算和输出,确保结果的准确性和格式的规范性。

    转载地址:http://amdhz.baihongyu.com/

    你可能感兴趣的文章
    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>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于YOLO和EasyOCR从视频中识别车牌
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于图像处理的火焰检测算法(颜色+边缘)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于拉普拉斯金字塔实现图像融合(步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于改进YOLOv8的景区行人检测算法
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于机器视觉的磁瓦表面缺陷检测方案
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 基于深度学习的轮胎缺陷检测系统
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLO-World做目标检测
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9分割图像中的对象
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何使用YOLOv9检测图片和视频中的目标
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 如何在 Docker 容器中使用 GPU
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV中更稳更快的找圆方法--EdgeDrawing使用演示(详细步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV传统方法实现密集圆形分割与计数(详细步骤 + 代码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | OpenCV实现扫描文本矫正应用与实现详解(附源码)
    查看>>
    OpenCV与AI深度学习 | 实战 | YOLO11自定义数据集训练实现缺陷检测 (标注+训练+预测 保姆级教程)
    查看>>