任意长度的高精度大整数加法

高效计算阶乘和高精度加法的Python实现 该函数接受两个表示大整数的字符串作为输入,然后按照手动加法的规则进行计算。首先,将输入的字符串转换为逆序的列表,并根据位数补齐较短的数字。为了解决这个问题,我们可以使用循环结构来逐步计算阶乘,并使用一个变量来保存中间结果。阶乘计算是一个常见的数学问题,而高精度加法是在处理大数运算时经常遇到的挑战。本文将介绍如何用Python实现高效的阶乘计算和高精度加法,并提供相应的源代码。在处理大数运算时,常规的整数类型无法容纳足够大的数值。为了解决这个问题,我们可以使用字符串来表示大整数,并模拟手动进行加法运算。 阅读详情
方法:这里用了数据结构栈,实际上栈更方便实现高精度加法。

步骤:1、第一个数据加数按输入顺序(高位到低位)入栈1。此时栈顶为最低位

            2、‍第二个数据加数按输入顺序(高位到低位)入栈2。此时栈顶为最低位

            3、将栈1、栈2均pop出栈顶做加法,并考虑进位,结果入栈3,这时栈3正好是低位入栈。

            4、处理多余的栈1、栈2。

            5、直接pop出栈3,即正好的从高位到低位的结果。

 完整的实现代码如下:

#include "iostream"
#include "stack"
using namespace std;

stack<int>s1;
stack<int>s2;
stack<int>s3;
char c1[100];
char c2[100];

int main(void)
{
	printf("请输入第一个加数:");
	cin>>c1;
	printf("请输入第二个加数:");
	cin>>c2;
	int len1=strlen(c1);
	int len2=strlen(c2);
	for(int i=0;i<len1;i++)
	{
		s1.push(c1[i]-'0');            //按输入顺序(高位到低位)入栈1,此时栈顶为最低位
	}
	for(int i=0;i<len2;i++)
	{
		s2.push(c2[i]-'0');            //按输入顺序(高位到低位)入栈2,此时栈顶为最低位
	}

	int tmp=0;
	while(!s1.empty() && !s2.empty())
	{
		tmp += s1.top()+s2.top();   // 将栈1、栈2均pop出栈顶做加法,并考虑进位,结果入栈3,这时栈3正好是低位入栈
		s1.pop();
		s2.pop();
		s3.push(tmp%10);
		tmp = tmp/10;
	}
	while(!s1.empty())   //处理多余的栈1
	{
		tmp += s1.top();
		s1.pop();
		s3.push(tmp%10);
		tmp = tmp/10;
	}
	while(!s2.empty())   //处理多余的栈2
	{
		tmp += s2.top();
		s2.pop();
		s3.push(tmp%10);
		tmp = tmp/10;
	}
	if(tmp)        //处理多余的进位
	{
		s3.push(tmp);
	}

	printf("两个数相加的结果为:");
	while(!s3.empty())    //直接pop出栈3,即正好的从高位到低位的结果
	{
		cout<<s3.top();
		s3.pop();
	}
	cout<<endl;
	system("pause");
	return 0;
}

运行效果图如下:

 


 

长整数加减法运算 双向链表 长整数加减法运算 双向链表 数据结构 算法 立即下载

相关推荐

SPI 协议帧格式深度解析:从 8 位数据到 16 位扩展的 3 种模式

本文深入解析SPI协议的帧格式,涵盖从8位标准到16位扩展的三种模式。通过详细讲解SPI时钟模式、数据宽度配置及实际应用案例,帮助开发者掌握SPI外设的深度定制能力,提升嵌入式系统开发效率。特别适用于连接传感器、存储器和显示器等高速通讯场景。

weixin_34110749的博客 345

Java:高精度加法

高精度加法

weixin_46688332的博客 1136

Stata极简生存分析

1. 导入数据 webuse drugtr,clear *webuse -- Use dataset from Stata website stset,clear *上一行命令导入进来的数据是“生存时间数据”,会比最原始的数据多四列,这一行命令的目的是重置为原始数据,之所以这样做,是为了显示数据处理的全部过程 codebook drug codebook studytime codebook died codebook age *codebook -- Describe data contents 2.

TOP生物信息 2336

怎样实现大整数相加?

问题: 如果给出两个很大很大的整数,这两个数大到long类型也装不下,如何求他们的和呢? 回顾起小学数学,当我们需要计算两个较大数目的加减乘除,我们是用列竖式的方式来计算的。 因为对于较大的整数,我们无法一步就直接计算出结果,所以不得不把计算过程拆分成一个一个小步骤来完成。 不仅仅是人脑,对于计算机来说也可以这样解决。程序不可能通过一条指令计算出两个大整数之和,却可以像列竖式一样将运算拆解成若干小...

allyyhh的博客 2万+

防雷防浪涌电路设计

通信线路或者电源线路通常会铺设到户外,一旦线路铺到户外后,就需要考虑防雷的问题了,那么怎么设计保护电路,能够防止雷电等浪涌对电路的破坏呢?

manhuami2007的博客 1万+

HyperLynx(十九)DDR(二)DDR的地址仿真

(5)设置水平标尺为2ns/div,垂直标尺为500mV/div,如果有必要,可以通过多次仿真,得到一个更加理想的结果。此外,还可以看到信号在高低电平切换时,反射波形基本趋于平缓,许多大的反射切换边缘已减小,这给了我们更大的定时裕量。如果这些DIMM是缓冲过的,则4个DIMM通道是可行的,但因为这是一个无缓冲DIMM,(20)在编辑传输线对话框中,选择“Values”选项卡,改变传输线长度为3in,具体设置如图所示,单击“确定”按钮。(17)为了增加电压摆幅,选择一个比原来的47Ω小的电阻。

小幽余生不加糖 4257

大整数加法基本思路和代码(C++实现)

如果给出两个很大很大的整数,这两个数大到long类型也装不下,比如100位整数,如何求它们的和呢?Java中有无敌的BigInteger,而C++只能眼气~C/C++中的int 类型能表示的范围是−231−2311−231−231–1unsigned类型能表示的范围是0−2320-2^{32}0−232。

全网粉丝30W+,优快云、稀土掘金人工智能领域签约作者,人工智能、大模型、Python 爬虫,商务合作,请私信沟通。 8557

Vue3 - 详细实现流程图编辑器可视化平台示例代码,打造前端web网页流程图在线编辑绘制操作展示,vue3自定义绘制流程图在页面上画流程图功能(提供各种操作按钮及节点控件,界面美观交互式流程图插件)

vue3,绘制流程图,在线流程图制作,在vue3中实现流程图,vue3做一个制作流程图的功能,vue3流程图组件,vue3流程图,流程图绘制展示,vue3流程图可视化在线编辑源码,基于VUE3的在线绘制流程图工具,vue3+logicflow流程图,绘制动态流程图并自定义节点和线,vue使用logicFlow绘制流程图,生成各种流程图图形可连接点移除,基于Vue的流程图组件,工作流程图,流程编辑器,vue3流程组件,vue-flow绘制流程图,绘制流程图示例demo,vue3 logicflow流程图使用教

🏆 前端领域优质创作者 9967

大整数加法 - C语言

大整数加法 - C语言

CtrlMind的博客 3540

芒果YOLOv12改进13:独家原创改进最新 CFNet 核心结构|即插即用 | 首发改进显著提升检测性能,小目标检测涨点必备

芒果YOLOv12改进13:独家原创改进最新 CFNet 核心结构|即插即用 | 首发改进显著提升检测性能,小目标检测涨点必备

包括YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8等模型改进 288

手把手带你实现DAF-Net:零代码基础入门红外与可见光图像融合(从理论到实战)

本文介绍了红外与可见光图像融合技术及DAF-Net网络的应用。红外图像能捕捉热源但缺乏细节,可见光图像纹理丰富但在低光环境下表现不佳。DAF-Net采用双分支特征提取和动态注意力融合架构,能智能分配特征权重实现优势互补。文章详细讲解了环境配置、数据集准备(如TNO数据集)和预处理方法,并提供了DAF-Net的核心代码实现,包括特征提取、注意力融合和图像重建模块。通过该技术可在安防、自动驾驶等领域获得更优质的融合图像,提升视觉感知能力。

m0_71589036的博客 229

任意长度的高精度大整数和浮点数的加法和乘法

任意长度的高精度大整数加法 方法:这里用了数据结构栈,实际上栈更方便实现高精度加法。 步骤:1、第一个数据加数按输入顺序(高位到低位)入栈1。此时栈顶为最低位             2、‍第二个数据加数按输入顺序(高位到低位)入栈2。此时栈顶为最低位             3、将栈1、栈2均pop出栈顶做加法,并考虑进位,结果入栈3,这时栈3正好是低位入栈。

chenglinhust的专栏 3781

【docker】第10篇 Failed with result ‘exit-code和Start request repeated too quickly和Failed to start Docker

【docker】解决 Failed with result 'exit-code'和Start request repeated too quickly和Failed to start Docker。

Fanjufei的博客 6819

java高精度加法_任意长度的高精度大整数加法

方法:这里用了数据结构栈,实际上栈更方便实现高精度加法。步骤:1、第一个数据加数按输入顺序(高位到低位)入栈1。此时栈顶为最低位2、‍第二个数据加数按输入顺序(高位到低位)入栈2。此时栈顶为最低位3、将栈1、栈2均pop出栈顶做加法,并考虑进位,结果入栈3,这时栈3正好是低位入栈。4、处理多余的栈1、栈2。5、直接pop出栈3,即正好的从高位到低位的结果。完整的实现代码如下:#include "i...

weixin_42363600的博客 546

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

两个数相乘,小数点后位数没有限制,请写一个高精度算法 c语言,任意长度的高精度大整数和浮点数的加法和乘法...

任意长度的高精度大整数和浮点数的加法和乘法一. 任意长度的高精度大整数加法方法:这里用了数据结构栈,实际上栈更方便实现高精度加法。步骤:1、第一个数据加数按输入顺序(高位到低位)入栈1。此时栈顶为最低位2、‍第二个数据加数按输入顺序(高位到低位)入栈2。此时栈顶为最低位3、将栈1、栈2均pop出栈顶做加法,并考虑进位,结果入栈3,这时栈3正好是低位入栈。4、处理多余的栈1、栈2。5、直接pop出栈...

weixin_39971132的博客 362

锂电池充电器电路设计 里面有电路

锂电池充电器电路设计 里面有电路 3.7V升压到5V电路设计。

[蓝桥杯][基础练习VIP]高精度加法

[蓝桥杯][基础练习VIP]高精度加法 题目描述 输入两个整数a和b,输出这两个整数的和。a和b都不超过100位。 算法描述 由于a和b都比较大,所以不能直接使用语言中的标准数据类型来存储。对于这种问题,一般使用数组来处理。 定义一个数组A,A[0]用于存储a的个位,A[1]用于存储a的十位,依此类推。同样可以用一个数组B来存储b。 计算c = a + b的时候,首先将A[0]与B[0]相...

A_dmin的博客 256

visio安装包

Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表,创建专业级图表以简化复杂的信息。

蓝桥杯 BASIC-29 基础练习 高精度加法

基础练习 高精度加法 时间限制:1.0s 内存限制:512.0MB 问题描述   输入两个整数a和b,输出这两个整数的和。a和b都不超过100位。 算法描述   由于a和b都比较大,所以不能直接使用语言中的标准数据类型来存储。对于这种问题,一般使用数组来处理。   定义一个数组A,A[0]用于存储a的个位,A[1]用于存储a的十位,依此类推。同样可以用一个数组B来存储b。   计...

荔枝的FM 259
上一篇: 数字翻译器及其实现
下一篇: 移数字游戏
hackbuteer1
博客等级 码龄15年 1万+粉丝 251原创
评论 3
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值