试题 算法训练 奇偶判断

简介: 试题 算法训练 奇偶判断

试题 算法训练 奇偶判断

资源限制

内存限制:512.0MB C/C++时间限制:1.0s Java时间限制:3.0s Python时间限制:5.0s

问题描述

  能被2整除的数称为偶数,不能被2整除的数称为奇数。给一个整数x,判断x是奇数还是偶数。

输入格式

  输入包括一个整数x,0<=x<=100000000。

输出格式

  如果x是奇数,则输出“odd”,如果是偶数,则输出“even”。

样例输入

10

样例输出

even

样例输入

2009

样例输出

odd

提交代码:

#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
int x;
cin>>x;
cout<< ((x%2)?"odd":"even")<<endl;
return 0;
}
相关文章
|
7月前
|
算法 Java Serverless
第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-ALGO-444 算法训练 求和问题
第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-ALGO-444 算法训练 求和问题
60 1
|
7月前
|
算法 Java C语言
第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-ALGO-439 算法训练 简单字符变换
第十四届蓝桥杯集训——练习解题阶段(无序阶段)-ALGO-439 算法训练 简单字符变换
59 1
|
2月前
|
存储 机器学习/深度学习 算法
蓝桥杯练习题(三):Python组之算法训练提高综合五十题
蓝桥杯Python编程练习题的集合,涵盖了从基础到提高的多个算法题目及其解答。
119 3
蓝桥杯练习题(三):Python组之算法训练提高综合五十题
|
1月前
|
分布式计算 Java 开发工具
阿里云MaxCompute-XGBoost on Spark 极限梯度提升算法的分布式训练与模型持久化oss的实现与代码浅析
本文介绍了XGBoost在MaxCompute+OSS架构下模型持久化遇到的问题及其解决方案。首先简要介绍了XGBoost的特点和应用场景,随后详细描述了客户在将XGBoost on Spark任务从HDFS迁移到OSS时遇到的异常情况。通过分析异常堆栈和源代码,发现使用的`nativeBooster.saveModel`方法不支持OSS路径,而使用`write.overwrite().save`方法则能成功保存模型。最后提供了完整的Scala代码示例、Maven配置和提交命令,帮助用户顺利迁移模型存储路径。
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 决策智能
【机器学习】揭秘深度学习优化算法:加速训练与提升性能
【机器学习】揭秘深度学习优化算法:加速训练与提升性能
|
2月前
|
算法 Java C++
【贪心算法】算法训练 ALGO-1003 礼物(C/C++)
【贪心算法】算法训练 ALGO-1003 礼物(C/C++)
【贪心算法】算法训练 ALGO-1003 礼物(C/C++)
|
2月前
|
算法 C++
蓝桥 算法训练 共线(C++)
蓝桥 算法训练 共线(C++)
|
5月前
knn增强数据训练
【7月更文挑战第27天】
44 10
|
5月前
|
数据采集 编解码 人工智能
破解ChatGPT惊人耗电!DeepMind新算法训练提效13倍,能耗暴降10倍
【7月更文挑战第19天】DeepMind的JEST算法革新AI训练,提升效率13倍,节能10倍。通过联合数据批次选择,预训练指导及多分辨率训练,优化资源利用,降低能耗。实验显示性能提升,达到SOTA水平,但实施需大量资源,依赖优质参考模型。[论文链接](https://arxiv.org/pdf/2406.17711)
76 10
|
5月前
knn增强数据训练
【7月更文挑战第28天】
49 2