ChangeCalculation:简化货币计算的C语言程序

需积分: 5 0 下载量 54 浏览量 更新于2025-01-07 收藏 1KB ZIP 举报
ChangeCalculation:프로프是一个韩国语项目名称,该项目涉及到的是一项变更计算,具体为货币找零算法的实现。该项目在描述中提到的产品价格和货币面额信息,暗示其应用背景可能是用于商店或自动售货机等场所的货币找零系统。 1. 变更计算(Change Calculation): 变更计算是指在进行交易时,当顾客支付的现金超过实际商品价格时,需要找回多余部分的过程。这种计算方式通常涉及特定算法,用于确定需要返回给顾客的硬币或纸币的最优组合。 2. 프로프(Prope): 프로프在韩语中并没有直接对应的中文意思,有可能是一个特定名词或者是一个项目的名称。 3. 产品价格(제품가격): 产品价格是商品的售价,即消费者为购买商品需要支付的金额。在这个项目中,产品价格是一个变量,其范围设定在1到10000之间,这说明该项目支持不同价格层级的商品找零。 4. 货币面额(불): 货币面额指的是货币的价值单位,如1元、5元、10元等。在该项目描述中,提到的货币面额包括了5000元、1000元、500元、100元、50元、10元和5元等,这是韩国的货币单位,对应的韩文可能是“불”。在找零算法中,需要根据可用的货币面额来计算出最合理的找零组合。 5. 数量(개): 在描述中出现了“개”这个韩文词汇,其对应的中文是“个”。这表示每种货币面额都可以使用一定数量的硬币或纸币来找零。例如,“5000원()개”意味着可以使用多个5000元面额的货币来找零。 6. C语言标签(C): 项目标签为“C”,表明该项目可能是用C语言编写的。C语言是一种广泛使用的高级编程语言,它以其高效性和灵活性而著名,非常适合进行系统编程和硬件交互。货币找零算法作为一个典型的数值计算问题,用C语言实现是一个合适的选择。 7. 压缩包子文件的文件名称列表(ChangeCalculation-master): 文件名称列表中包含了“ChangeCalculation-master”,这表明该项目被存储在一个版本控制系统中(很可能是Git),且该项目是以“master”为名称的主分支。在Git等版本控制系统中,主分支通常用来存放项目的主要、稳定和可部署的代码。 总结来说,ChangeCalculation:프로프这个项目很有可能是一个用C语言编写的货币找零系统,它支持多种货币面额,并使用特定算法来计算出最优的找零组合。该项目的实现对于需要快速准确完成找零的商业环境尤其重要,有助于提升用户体验和操作效率。
2025-01-16 上传
AI实战-学生生活方式模式数据集分析预测实例(含24个源代码+69.54 KB完整的数据集) 代码手工整理,无语法错误,可运行。 包括:24个代码,共149.89 KB;数据大小:1个文件共69.54 KB。 使用到的模块: pandas os matplotlib.pyplot seaborn plotly.express warnings sklearn.model_selection.StratifiedShuffleSplit sklearn.pipeline.Pipeline sklearn.compose.ColumnTransformer sklearn.impute.SimpleImputer sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder numpy sklearn.model_selection.cross_val_score sklearn.linear_model.LinearRegression sklearn.metrics.mean_squared_error sklearn.tree.DecisionTreeRegressor sklearn.ensemble.RandomForestRegressor sklearn.model_selection.train_test_split sklearn.preprocessing.PowerTransformer imblearn.pipeline.Pipeline imblearn.over_sampling.SMOTE sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier sklearn.metrics.accuracy_score sklearn.metrics.precision_score sklearn.metrics.recall_score sklearn.metrics.f1_score optuna scipy.stats torch torch.nn torchvision.transforms torchvision.models torch.optim cv2 glob glob.glob torch.utils.data.DataLoader torch.utils.data.Dataset random.shuffle torch.utils.data.random_split torchsummary.summary matplotlib.ticker pyspark.sql.SparkSession pyspark.sql.functions.count pyspark.sql.functions.max pyspark.sql.functions.min pyspark.sql.functions.avg pyspark.sql.functions.stddev_samp pyspark.sql.functions.skewness pyspark.sql.functions.kurtosis pyspark.sql.functions pyspark.ml.feature.Tokenizer pyspark.ml.feature.VectorAssembler sklearn.preprocessing.LabelEncoder keras.models.Sequential keras.layers.Dense keras.utils.to_categorical ptitprince statsmodels.distributions.empirical_distribution.ECDF statsmodels.stats.outliers_influence.variance_inflation_factor ppscore sklearn.feature_selection.mutual_info_classif sklearn.decomposition.PCA sklearn.model_selection.StratifiedKFold sklearn.tree.DecisionTreeClassifier sklearn.metrics.balanced_accuracy_score sklearn.metrics.confusion_matrix mlxtend.plotting.plot_confusion_matrix scipy.stats.pearsonr scipy.stats.f_oneway sklearn.feature_selection.mutual_info_regression sklearn.feature_selecti
2025-01-16 上传
AI实战-信用卡申请风险识别数据集分析预测实例(含9个源代码+91.57 KB完整的数据集) 代码手工整理,无语法错误,可运行。 包括:9个代码,共44.98 KB;数据大小:1个文件共91.57 KB。 使用到的模块: pandas os matplotlib.pyplot seaborn wordcloud.WordCloud sklearn.model_selection.train_test_split sklearn.preprocessing.LabelEncoder sklearn.ensemble.RandomForestClassifier sklearn.metrics.accuracy_score sklearn.metrics.classification_report sklearn.metrics.confusion_matrix plotly.express plotly.subplots.make_subplots plotly.graph_objects plotly.io sklearn.base.BaseEstimator sklearn.base.TransformerMixin sklearn.preprocessing.StandardScaler sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder sklearn.pipeline.make_pipeline sklearn.compose.make_column_transformer imblearn.over_sampling.RandomOverSampler sklearn.svm.SVC sklearn.tree.DecisionTreeClassifier sklearn.ensemble.HistGradientBoostingClassifier sklearn.ensemble.GradientBoostingClassifier sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier sklearn.model_selection.GridSearchCV sklearn.ensemble.VotingClassifier torch lightning torchmetrics.Accuracy torch.utils.data.Dataset torch.utils.data.DataLoader numpy warnings matplotlib wordcloud.STOPWORDS collections.Counter sklearn.ensemble.ExtraTreesClassifier sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier sklearn.ensemble.BaggingClassifier xgboost.XGBClassifier lightgbm.LGBMClassifier catboost.CatBoostClassifier sklearn.linear_model.LogisticRegression sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV sklearn.preprocessing.MinMaxScaler imblearn.over_sampling.SMOTE
2025-01-16 上传
AI实战-加拿大的工业产品价格指数数据集分析预测实例(含4个源代码+18.20 MB完整的数据集) 代码手工整理,无语法错误,可运行。 包括:4个代码,共38.64 KB;数据大小:1个文件共18.20 MB。 使用到的模块: numpy pandas os sklearn.model_selection.train_test_split tensorflow.keras.models.Sequential tensorflow.keras.layers.Dense sklearn.impute.KNNImputer sklearn.impute.IterativeImputer sklearn.linear_model.LinearRegression matplotlib.pyplot sklearn.datasets.make_blobs sklearn.cluster.DBSCAN sklearn.neighbors.LocalOutlierFactor sklearn.ensemble.IsolationForest sklearn.svm.OneClassSVM sklearn.preprocessing.MinMaxScaler sklearn.preprocessing.StandardScaler sklearn.preprocessing.MaxAbsScaler sklearn.preprocessing.RobustScaler sklearn.preprocessing.PowerTransformer sklearn.preprocessing.QuantileTransformer sklearn.preprocessing.OneHotEncoder sklearn.preprocessing.LabelEncoder category_encoders seaborn sklearn.cluster.KMeans sklearn.metrics.silhouette_score sklearn.decomposition.PCA sklearn.datasets.load_iris scipy.cluster.hierarchy.linkage scipy.cluster.hierarchy.dendrogram sklearn.cluster.AgglomerativeClustering sklearn.mixture.GaussianMixture matplotlib warnings sklearn.metrics.mean_squared_error sklearn.metrics.r2_score plotly.express sklearn.ensemble.RandomForestRegressor sklearn.ensemble.GradientBoostingRegressor catboost.CatBoostRegressor sklearn.metrics.mean_absolute_error sklearn.model_selection.RandomizedSearchCV statsmodels.tsa.arima.model.ARIMA