Codeforces 문제 푸는 길 - 110A Nearly Lucky Number
2578 단어 Codeforces
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Petya loves lucky numbers. We all know that lucky numbers are the positive integers whose decimal representations contain only the lucky digits 4 and 7. For example, numbers 47, 744, 4 are lucky and 5, 17, 467 are not.
Unfortunately, not all numbers are lucky. Petya calls a number nearly lucky if the number of lucky digits in it is a lucky number. He wonders whether number n is a nearly lucky number.
Input
The only line contains an integer n (1 ≤ n ≤ 1018).
Please do not use the %lld specificator to read or write 64-bit numbers in С++. It is preferred to use the cin, cout streams or the %I64d specificator.
Output
Print on the single line "YES"if n is a nearly lucky number. Otherwise, print "NO"(without the quotes).
Examples
input
40047
output
NO
input
7747774
output
YES
input
1000000000000000000
output
NO
Note
In the first sample there are 3 lucky digits (first one and last two), so the answer is "NO".
In the second sample there are 7 lucky digits, 7 is lucky number, so the answer is "YES".
In the third sample there are no lucky digits, so the answer is "NO".
제목 대의: 본 문제는 lucky number가 아니라 nearly lucky number로 판단됩니다. 이 숫자에는 lucky number 4,7의 개수가 포함되어 있습니다. 이 개수는 lucky number(즉 4 or 7로 구성된 숫자)입니까?
문제풀이 사고방식: 먼저 이 입력 숫자에 lucky number가 포함된 개수를 계산하여 이 개수가 4or 7만 함유되어 있는지 검사하면 된다.
다음은 문제풀이 코드(java 구현)
import java.util.Scanner;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// TODO Auto-generated method stub
Scanner scanner = new Scanner(System.in);
String string = scanner.nextLine();
int count = 0;
for(int i = 0;i < string.length();i++){
if(string.charAt(i) == '4' || string.charAt(i) == '7'){
count++;
}
}
boolean flag = false;
String string2 = String.valueOf(count);
for(int i = 0;i < string2.length();i++){
if(string2.charAt(i) == '4' || string2.charAt(i) == '7'){
flag = true;
continue;
}else{
flag = false;
break;
}
}
if(flag){
System.out.println("YES");
}else{
System.out.println("NO");
}
scanner.close();
}
}
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현재 기사가 여러분의 문제를 해결하지 못하는 경우 AI 엔진은 머신러닝 분석(스마트 모델이 방금 만들어져 부정확한 경우가 있을 수 있음)을 통해 가장 유사한 기사를 추천합니다:
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