牛客练习赛43 B Tachibana Kanade Loves Probability 快速幂

本文介绍了一种解决特定数学问题的方法:如何求解概率m/n的第k1到k2位小数。通过模拟除法及快速幂技巧,文章详细阐述了算法的设计思路与实现细节。

题解

题目所说的概率可以直接通过m/n得到,也就是求m/n的第k1~k2位小数。不过因为k1,k2过大无法直接模拟。
最开始想的循环节处理,发现随着n的增大循环节也变大,无法直接通过循环节取模输出。
在模拟除法的过程中每次将m=m*10,m/n得到当前小数位,m=m%10。即每个小数位都会m=m*10%n。
m=m*10^(k1-1)%n在不爆精度的情况下就可以得到第k1位所用的m。根据同余定理可以将10^(k1-1)用快速幂求出再*m取模。
从k1到k2位使用模拟除法求出即可。

AC代码

#include <stdio.h>
#include <bits/stdc++.h>
#define fst first
#define sed second
using namespace std;
typedef long long ll;

const int INF = 0x3f3f3f3f;
const ll LINF = 0x3f3f3f3f3f3f3f3f;
ll m, n, k1, k2;

ll qpow(ll a, ll b)
{
	ll res = 1;
	while (b)
	{
		if (b & 1)
			res = res * a % n;
		a = a * a % n;
		b >>= 1;
	}
	return res;
}
int main()
{
#ifdef LOCAL
	freopen("C:/input.txt", "r", stdin);
#endif
	int T;
	cin >> T;
	while (T--)
	{
		cin >> m >> n >> k1 >> k2;
		m = m * qpow(10, k1 - 1) % n; //得到求出第k1-1位时的m
		for (int i = k1; i <= k2; ++i)
		{
			m = m * 10;
			putchar('0' + m / n);
			m %= n;
		}
		cout << endl;
	}

	return 0;
}
【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行:应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究,重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略,通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置,结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模,提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计(如C&CG算法、大M法)及仿真验证全过程,适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标:①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果,掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法;②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用;③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习,重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程,并尝试在不同场景下调试与扩展代码,以深化对微电网优化运行机制的理解。
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