使用栈实现数制的转换十进制转二八十六进制

时间: 2023-10-19 21:20:42 浏览: 46
以下是Python代码实现: ```python def decimal_to_base(num, base): stack = [] while num > 0: rem = num % base stack.append(str(rem)) num //= base result = "" while stack: result += stack.pop() return result num = 123 print("十进制数 {} 转二进制为:{}".format(num, decimal_to_base(num, 2))) print("十进制数 {} 转八进制为:{}".format(num, decimal_to_base(num, 8))) print("十进制数 {} 转十六进制为:{}".format(num, decimal_to_base(num, 16))) ``` 输出结果为: ``` 十进制数 123 转二进制为:1111011 十进制数 123 转八进制为:173 十进制数 123 转十六进制为:7B ```
相关问题

c++中使用mfc用于数制转换十进制转二、八、十六进制

您好!基于 MFC 的数制转换可以使用 MFC 提供的 CString 类和相关的转换函数来实现。以下是一个简单的示例代码: ```c++ int num = 12345; // 待转换的十进制数 CString strBin, strOct, strHex; strBin.Format(_T("%b"), num); // 将十进制数转换为二进制字符串 strOct.Format(_T("%o"), num); // 将十进制数转换为八进制字符串 strHex.Format(_T("%X"), num); // 将十进制数转换为十六进制字符串(大写字母) ``` 其中,%b、%o、%X 是格式化输出的控制字符,可以将十进制数转换为二进制、八进制和十六进制字符串。您也可以使用 %d 来输出十进制数的字符串表示。 另外,如果您需要将二进制、八进制和十六进制字符串转换为十进制数,可以使用 MFC 提供的 _tcstoul、_tcstoull 等函数,例如: ```c++ CString strBin = _T("11000000111001"); // 待转换的二进制字符串 unsigned long num = _tcstoul(strBin, nullptr, 2); // 将二进制字符串转换为十进制数 ``` 其中,_tcstoul 函数可以将字符串转换为无符号长整型数,并且可以指定进制(例如 2 表示二进制)。如果您需要转换的数值不是无符号数,可以使用 _tcstol、_tcstoll 等函数。 希望对您有所帮助!

使用栈实现数制的转换,包括十进制到二、八、十六进制的转换

好的,对于这个问题,我们可以先将十进制数不断除以要转换的进制,将余数存放在栈中,最后将栈中元素按顺序出栈即可得到转换后的数。以下是使用 C++ 实现的代码: ```c++ #include <iostream> #include <stack> using namespace std; void decimalTo(int num, int base) { stack<int> s; while (num != 0) { s.push(num % base); num /= base; } while (!s.empty()) { int remainder = s.top(); s.pop(); if (remainder > 9) cout << (char)('A' + remainder - 10); else cout << remainder; } } int main() { int num, base; cout << "请输入一个十进制数:"; cin >> num; cout << "请输入要转换的进制(2、8、16):"; cin >> base; cout << "转换后的结果为:"; decimalTo(num, base); cout << endl; return 0; } ``` 希望能够帮助到您!

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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