PAT (Advanced Level) 1010 Radix (25分)

本文详细解析了PAT(高级水平)1010题——基数问题,探讨了如何判断两个正整数在不同基数下是否相等的算法。通过输入两个正整数及其其中一个数的基数,算法将找出另一个数的可能基数,解决方程N1=N2。文章包含了完整的C++代码实现,展示了如何转换基数并进行比较。

PAT (Advanced Level) 1010 Radix (25分)

Given a pair of positive integers, for example, 6 and 110, can this equation 6 = 110 be true? The answer is yes, if 6 is a decimal number and 110 is a binary number.
Now for any pair of positive integers N1N_1N1and N2N_2N2, your task is to find the radix of one number while that of the other is given.

Input Specification:

Each input file contains one test case. Each case occupies a line which contains 4 positive integers:
N1N_1N1 N2N_2N2 tag radix
Here N1 and N2 each has no more than 10 digits. A digit is less than its radix and is chosen from the set { 0-9, a-z } where 0-9 represent the decimal numbers 0-9, and a-z represent the decimal numbers 10-35. The last number radix is the radix of N1 if tag is 1, or of N2 if tag is 2.

Output Specification:

For each test case, print in one line the radix of the other number so that the equation N1 = N2 is true. If the equation is impossible, print Impossible. If the solution is not unique, output the smallest possible radix.

Sample Input 1:

6 110 1 10

Sample Output 1:

2

Sample Input 2:

1 ab 1 2

Sample Output 2:

Impossible

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
string N1, N2;
int tag, radix ,flag;
int pro(char c){return isdigit(c)?c-'0':c-'a'+10;}
long long getans(string N, long long r){
    long long stand = 0;
    for (auto ch : N)stand = stand * r + pro(ch);
    return stand;
}

int main() {
    ios::sync_with_stdio(false);
    cin.tie(NULL);
    cin >> N1 >> N2 >> tag >> radix ;
    if (tag == 2) swap(N1, N2);
    long long stand = getans(N1, radix);
    char c = *max_element(N2.begin(), N2.end());
    long long left =pro(c) + 1, right = stand + 1;
    long long ans = 1;
    while (left <= right){
        long long mid = (left + right) / 2;
        long long tmp = getans(N2, mid);
       // cout << tmp << " " << stand << endl;
        if (tmp < 0 || tmp > stand) right = mid - 1;
        else if (tmp == stand) { ans = mid;break;}
        else left = mid + 1;
    }
    long long ansN2 = getans(N2, ans);
    if (ansN2 == stand) cout << ans << endl;
    else cout << "Impossible" << endl;
    return 0;
}

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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