201903-2二十四点

201903-2二十四点是一道CSDN开发的编程题目，要求实现一个程序，判断给定的四个数能否通过加减乘除运算得到24。具体的题目描述如下：

给定4个1到10的整数，通过加减乘除运算，判断是否可以得到24。其中，加法用"+"表示，减法用"-"表示，乘法用"*"表示，除法用"/"表示。每个数只能使用一次，可以使用括号改变运算顺序。例如，对于输入的四个数为4、7、8、8，可以通过以下运算得到24：
(7-4)*(8+8)=24

如果能够得到24，则输出"YES"，否则输出"NO"。

这道题目可以通过递归的方式来解决，具体的解题思路可以参考CSDN上的相关文章或者其他编程网站上的解析。

相关问题

csp201903-2

引用: 这是2020年CSP-J入门单项选择题解析，解析明白，一看就懂。整理不易，文章出错评论区说，看见必改。请一键三连，给个五星好评。小编那么拼，给个赞再撤┗|｀O′|┛ 嗷~~。
引用: 子任务中显示测试点2正确个数为0，因此，可以用如下方法，骗到10分。以下是一个C++的代码示例：
#include <iostream>
using namespace std;
int main() {
int n;
cin >> n;
for (int i = 0; i < n; i++) {
cout << "No" << endl;
}
return 0;
}
以上代码会输出n个"No"，可以通过测试点2并获得10分。
引用: 这是一个使用数组和栈实现的C++代码示例：
#include <iostream>
#include <stack>
using namespace std;
int main() {
char a[100];
int n;
cin >> n;
for (int i = 0; i < n; i++) {
cin >> a[i];
}
for (int i = 0; i < n; i++) {
int num; //运算数
char oper; //运算符
int sum = 0;
for (int j = 0; j < 7; j++) {
if (j % 2 == 0)
num[j / 2] = a[i][j] - 48; //0的ASSIC码为48
else
oper[j / 2] = a[i][j];
}
stack<int> snum;
stack<char> soper;
snum.push(num);
for (int i = 0; i < 3; i++) {
if (oper[i] == 'x' ||oper[i] == '/') {
int temp = snum.top();
snum.pop();
if (oper[i] == 'x')
snum.push(temp * num[i + 1]);
else
snum.push(temp / num[i + 1]);
} else if (oper[i] == '-') {
snum.push(-num[i + 1]);
soper.push(oper[i]);
} else {
snum.push(num[i + 1]);
soper.push(oper[i]);
}
}
sum = snum.top();
snum.pop();
for (int i = 0; i < soper.size(); i++) {
sum += snum.top();
snum.pop();
}
if (sum == 24)
cout << "Yes" << endl;
else
cout << "No" << endl;
}
}
以上代码实现了一个解析给定算术表达式是否等于24的程序。

问题:请告诉我，csp201903-2是什么?
csp201903-2是一个CSP（全国计算机科学与技术专业资格考试）的题目编号，表示该题是2019年3月份的第2道题目。具体题目内容需要查阅相关资料来获取。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [2020年CSP-J入门单项选择题解析](https://download.csdn.net/download/sjy100401/88234366)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [CSP 201903-2 二十四点 (C++)](https://blog.csdn.net/qq_39876147/article/details/117091994)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [CSP201903-2二十四点](https://blog.csdn.net/weixin_43074474/article/details/101128023)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
[ .reference_list ]

order_date sales_region_code item_code first_cate_code second_cate_code sales_chan_name item_price ord_qty 2016-03-15 101 20001 302 408 offline 700 102 2016-03-21 101 20001 302 408 offline 705 19 2016-03-23 101 20001 302 408 offline 702 36 2016-03-24 101 20001 302 408 offline 692 204 2016-03-25 101 20001 302 408 offline 693 36 2016-05-06 101 20001 302 408 offline 707 305 2016-05-09 101 20001 302 408 offline 709 206 2017-08-04 101 20002 303 406 offline 1958 4 2018-03-14 101 20002 303 406 offline 2166 2 2018-03-16 101 20002 303 406 offline 2466 3 2018-03-25 101 20002 303 406 offline 2453 3 2018-03-31 101 20002 303 406 offline 2462 9 以上数据是excel表格，你能都出来吗 上表表格保存在test.xlsx文件：order_date（订单日期,注：订单日期从2015 年 9 月 1日至 2018 年 12 月 20 日）、sales_region_code（销售区域编码）、item_code（产品编码）、first_cate_code （产品大类编码）、second_cate_code （产品细类编码）、sales_chan_name （销售渠道名称）、item_price （产品价格）和 ord_qty （订单需求量） 希望给出下列描述的python代码。 读入表格，将数据转为模型可用的格式。 训练集与测试集的数据要转换成模型可使用的数据格式，数据维度要与模型的输入相匹配。 使用tensorflow创建多层卷积与多层lstm相结合的模型，其训练数据为相同的产品编码，对应的订单日期，对应的订单需求量。然后进行模型训练 模型训练完成后，对不同的产品编码预测其在2019年1月至3月每月的订单需求量。 需要将信息保存在result.xlsx表格中，其中应包含以下数据，产品编码，和对应的2019年1月订单需求量，2019年2月的需求量，2019年3月的需求量。

抱歉，作为AI，我没有能力读取外部表格。这个问题需要使用Python相关的库进行处理。以下是参考代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 读入表格
df = pd.read_excel('test.xlsx')

# 转换为模型可用的格式
def convert_to_model_format(df):
    # 将日期转换为时间戳
    df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['order_date']).astype(np.int64) // 10**9
    
    # One-hot编码
    df = pd.get_dummies(df, columns=['sales_region_code', 'first_cate_code', 
                                     'second_cate_code', 'sales_chan_name'])
    
    # 取出需要的列
    df = df[['item_code', 'timestamp', 'ord_qty'] + list(df.columns[8:])]

    # 按照同一产品编码进行分组
    groups = df.groupby('item_code')

    # 将每个分组转换为模型可用的格式
    result = []
    for _, group in groups:
        sequences = []
        targets = []
        for i in range(49, len(group)):
            sequences.append(group.iloc[i-49:i, 2:].values)
            targets.append(group.iloc[i, 2])
        result.append((np.array(sequences), np.array(targets)))
    
    return result

data = convert_to_model_format(df)

# 创建模型
def create_model():
    inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(49, 267))
    conv = inputs
    for i in range(3):
        conv = tf.keras.layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')(conv)
    lstm = tf.keras.layers.LSTM(units=128)(conv)
    dense = tf.keras.layers.Dense(units=64, activation='relu')(lstm)
    outputs = tf.keras.layers.Dense(units=1)(dense)
    model = tf.keras.models.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae'])
    return model

model = create_model()

# 训练模型
for x_train, y_train in data:
    model.train_on_batch(x_train, y_train)

# 预测
def predict(model, item_code):
    # 构造测试数据
    dates = pd.date_range(start='2019-01-01', end='2019-03-31', freq='MS').astype(np.int64) // 10**9
    df_test = pd.DataFrame({'timestamp': dates})
    df_test['item_code'] = item_code
    df_test = pd.get_dummies(df_test, columns=['item_code'])
    test_data = df_test.drop(columns=['timestamp']).values
    x_test = np.zeros(shape=(len(test_data) - 49, 49, 267))
    for i in range(49, len(test_data)):
        x_test[i-49] = np.concatenate([test_data[i-49:i], np.zeros(shape=(49 - 1, 267))])
    y_pred = model.predict(x_test).flatten().tolist()
    return y_pred

# 预测并保存
result = pd.DataFrame({'item_code': df['item_code'].unique()})
result['201901'] = result['item_code'].apply(lambda x: predict(model, x)[0])
result['201902'] = result['item_code'].apply(lambda x: predict(model, x)[1])
result['201903'] = result['item_code'].apply(lambda x: predict(model, x)[2])
result.to_excel('result.xlsx', index=False)

请注意，这只是一个简单的参考代码，具体实现可能需要根据数据情况进行修改。