ZOJ Problem Set - 1292

本文介绍了一种使用字符串实现高精度加法的方法,解决了大数相加的问题,并提供了完整的C++代码示例。
Integer Inquiry

Time Limit: 2 Seconds      Memory Limit: 65536 KB

One of the first users of BIT's new supercomputer was Chip Diller. He extended his exploration of powers of 3 to go from 0 to 333 and he explored taking various sums of those numbers.

``This supercomputer is great,'' remarked Chip. ``I only wish Timothy were here to see these results.'' (Chip moved to a new apartment, once one became available on the third floor of the Lemon Sky apartments on Third Street.)


Input

The input will consist of at most 100 lines of text, each of which contains a single VeryLongInteger. Each VeryLongInteger will be 100 or fewer characters in length, and will only contain digits (no VeryLongInteger will be negative).

The final input line will contain a single zero on a line by itself.


Output

Your program should output the sum of the VeryLongIntegers given in the input.


This problem contains multiple test cases!

The first line of a multiple input is an integer N, then a blank line followed by N input blocks. Each input block is in the format indicated in the problem description. There is a blank line between input blocks.

The output format consists of N output blocks. There is a blank line between output blocks.


Sample Input

1

123456789012345678901234567890
123456789012345678901234567890
123456789012345678901234567890
0


Sample Output

370370367037037036703703703670


解题报告:

题意就是几个很大的数相加,这时想到用string来做,但是想了半天也不知道怎么写,我还是太水了大哭

看了下大佬的解题过程,有些地方没看懂,智商捉急啊!!!


#include<stdio.h>
#include<string>
#include<iostream>
using namespace std;
//高精度相加模板 
string add(string str1,string str2)//高精度加法,两个正数相加 
{
    string str;

    int len1=str1.length();
    int len2=str2.length();
    if(len1<len2)                 //前面补0,弄成两个数长度相同
    {
        for(int i=1;i<=len2-len1;i++)
           str1="0"+str1;      
    }
    else
    {
        for(int i=1;i<=len1-len2;i++)
           str2="0"+str2;
    }
    len1=str1.length();
    int cf=0;
    int temp;
    for(int i=len1-1;i>=0;i--)     //从第一位开始相加 
    {
        temp=str1[i]-'0'+str2[i]-'0'+cf;
        cf=temp/10;             //低位相加,大于10进位 
        temp%=10;              //低位相加,大于10进位,个位数留下来 
        str=char(temp+'0')+str;     //char(temp+'0')不懂 
    }
    if(cf!=0)  str=char(cf+'0')+str;   //不为0最高位进1 
    return str;
}


int main()
{
    int T;
    scanf("%d",&T);
    while(T--)
    {
        string sum="0";
        string str1;
        while(cin>>str1)
        {
            if(str1=="0")break;
            sum=add(sum,str1);
        }
        cout<<sum<<endl;
        if(T>0)cout<<endl;
    }
    return 0;

}


(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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