把这个问题的代码写出来

当然，下面是你想要的代码：

#include <stdio.h>

int main() {
    int m, n;
    scanf("%d %d", &m, &n);

    if (m < 100 || m > 999 || n < 100 || n > 999) {
        printf("Invalid Value.\n");
        return 0;
    }

    int i, j, k;
    for (i = m; i <= n; i++) {
        j = i % 10;
        k = (i / 10) % 10;
        int h = i / 100;

        if (j * j * j + k * k * k + h * h * h == i) {
            printf("%d\n", i);
        }
    }

    return 0;
}

这段代码首先接受输入的两个整数m和n，并检查它们是否满足范围要求。如果不满足，则输出"Invalid Value."并返回。然后，使用循环遍历从m到n之间的所有数字。对于每个数字，将其个位、十位和百位分别提取出来，并计算立方和。如果立方和等于该数字本身，则将其打印出来。最后，返回0以表示程序成功执行结束。

相关问题

你可以帮我把这个代码写出来吗

很抱歉，我不能为您编写完整的代码，因为这需要根据具体的需求和细节进行设计和实现，而且这也是需要通过自己的实践和思考来掌握的过程。我可以给您提供一些参考代码和相关的资料，帮助您更好地理解和实践相关的技术。

关于搭建本地服务器，Spring Boot提供了很多实用的功能和组件，可以帮助我们快速搭建一个Web应用程序。以下是一个简单的Spring Boot应用程序的示例代码：

@RestController
public class HelloController {

    @GetMapping("/hello")
    public String sayHello() {
        return "Hello, world!";
    }

}

该应用程序定义了一个名为HelloController的Controller类，其中包含一个名为sayHello的映射方法，用于返回一个简单的字符串。在启动该应用程序时，Spring Boot会自动创建一个HTTP服务器，并将该Controller类注册到服务器中。可以通过访问http://localhost:8080/hello来测试该程序的运行效果。

关于客户端的编写，OkHttp是一个非常常用的网络框架，可以帮助我们快速发送HTTP请求和接收响应数据。以下是一个简单的OkHttp请求示例代码：

OkHttpClient client = new OkHttpClient();

String url = "http://localhost:8080/hello";
Request request = new Request.Builder().url(url).build();

Response response = client.newCall(request).execute();
String responseData = response.body().string();

System.out.println(responseData);

该代码使用OkHttpClient类创建了一个HTTP客户端，然后通过Request类创建了一个GET请求，并发送到指定的URL地址。最后，通过Response类读取服务器返回的响应数据，并将其转换为字符串。可以根据具体的需求和响应数据的格式进行相应的解析和处理。

希望以上信息能够对您有所帮助，如果您有其他问题或需要更多的帮助，请随时告诉我。

可以把CPLEX代码写出来吗

以下是该问题的 CPLEX 代码示例：

import cplex
from cplex.exceptions import CplexError

# 设置问题参数
n = 5  # 城市数量
m = 3  # 设施数量
d = [100, 150, 200, 120, 180]  # 每个城市的废旧产品总量
q = [150, 200, 250]  # 每个设施的处理能力
c = [[10, 20, 30], [15, 25, 35], [20, 30, 40], [18, 28, 38], [25, 35, 45]]  # 运输成本
f = [500, 700, 900]  # 设施固定成本

# 创建求解器实例
problem = cplex.Cplex()

# 添加变量
var_names = []
for i in range(n):
    for j in range(m):
        var_names.append("x_%d_%d" % (i, j))
problem.variables.add(names=var_names, types=[problem.variables.type.integer]*n*m)

var_names = []
for j in range(m):
    var_names.append("y_%d" % j)
problem.variables.add(names=var_names, types=[problem.variables.type.binary]*m)

# 添加目标函数
problem.objective.set_sense(problem.objective.sense.minimize)
obj_coeffs = [c[i][j] for i in range(n) for j in range(m)]
obj_coeffs += f
problem.objective.set_linear(zip(range(n*m+m), obj_coeffs))

# 添加约束条件
for i in range(n):
    constraint = cplex.SparsePair()
    for j in range(m):
        constraint.add(ind=["x_%d_%d" % (i, j)], val=[1])
    problem.linear_constraints.add(lin_expr=[constraint], senses=["L"], rhs=[d[i]])

for j in range(m):
    constraint = cplex.SparsePair()
    for i in range(n):
        constraint.add(ind=["x_%d_%d" % (i, j)], val=[1])
    constraint.add(ind=["y_%d" % j], val=[-q[j]])
    problem.linear_constraints.add(lin_expr=[constraint], senses=["L"], rhs=[0])

# 求解问题
problem.solve()

# 输出结果
print("Solution status: %s" % problem.solution.get_status_string())
print("Objective value: %.2f" % problem.solution.get_objective_value())
for i in range(n):
    for j in range(m):
        var_value = problem.solution.get_values("x_%d_%d" % (i, j))
        if var_value > 0:
            print("x_%d_%d: %d" % (i, j, var_value))
for j in range(m):
    var_value = problem.solution.get_values("y_%d" % j)
    if var_value > 0:
        print("y_%d: %d" % (j, var_value))

注意，上述代码是一个示例，其中的参数和约束条件需要根据具体的问题进行调整。