手敲大整数

本文介绍了一个用于解决大整数相加问题的C++算法实现,该算法适用于杭电等计算机科学竞赛的基础题目,通过字符串操作逐位进行加法运算,并处理进位。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

@自己的不足
杭电的基础题,先手敲一个大整形练练手

#include <bits/stdc++.h>
#define N 10000
using namespace std;
void add(string A,string B){

    int C[N];
    int i=0;
    int flag=0;
    int a = A.length()-1;
    int b = B.length()-1;
    while(a!=-1&&b!=-1){
        C[i]=((A[a]-'0')+(B[b]-'0')+flag)%10;
        flag = ((A[a]-'0')+(B[b]-'0')+flag)/10;
        i++;
        a--;
        b--;
    }
    for(int j=a;j>=0;j--){
        C[i]=((A[j]-'0')+flag)%10;
        flag = ((A[j]-'0')+flag)/10;

        i++;
    }

    for(int j=b;j>=0;j--){
        C[i]=((B[j]-'0')+flag)%10;
        flag = ((B[j]-'0')+flag)/10;
        i++;
    }
    if(flag == 1){cout<<1;}
    while(i--){
        cout<<C[i];
    }
    cout<<endl;

}
int main()
{ 
    string A,B;
    while(cin>>A>>B){
    add(A,B);
    }

}
内容概要:该研究通过在黑龙江省某示范村进行24小时实地测试,比较了燃煤炉具与自动/动进料生物质炉具的污染物排放特征。结果显示,生物质炉具相比燃煤炉具显著降低了PM2.5、CO和SO2的排放(自动进料分别降低41.2%、54.3%、40.0%;动进料降低35.3%、22.1%、20.0%),但NOx排放未降低甚至有所增加。研究还发现,经济性和便利性是影响生物质炉具推广的重要因素。该研究不仅提供了实际排放数据支持,还通过Python代码详细复现了排放特征比较、减排效果计算和结果可视化,进一步探讨了燃料性质、动态排放特征、碳平衡计算以及政策建议。 适合人群:从事环境科学研究的学者、政府环保部门工作人员、能源政策制定者、关注农村能源转型的社会人士。 使用场景及目标:①评估生物质炉具在农村地区的推广潜力;②为政策制定者提供科学依据,优化补贴政策;③帮助研究人员深入了解生物质炉具的排放特征和技术改进方向;④为企业研发更高效的生物质炉具提供参考。 其他说明:该研究通过大量数据分析和模拟,揭示了生物质炉具在实际应用中的优点和挑战,特别是NOx排放增加的问题。研究还提出了多项具体的技术改进方向和政策建议,如优化进料方式、提高热效率、建设本地颗粒厂等,为生物质炉具的广泛推广提供了可行路径。此外,研究还开发了一个智能政策建议生成系统,可以根据不同地区的特征定制化生成政策建议,为农村能源转型提供了有力支持。
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