来自yuzan1830的挑战(一)

本文详细介绍了将带循环节的小数转换为最简分数的方法,包括解析输入、处理有限部分和循环部分,以及使用结构体和重载运算符实现算法。

社会我赞哥

说在前面

今天,也就是公元2019年4月26日,下午五点一刻左右,多才多艺的yuzan1830请求本蒟蒻帮他把一个小数转化成分数,类似于下面这样:
1.23˙4˙=6114951.2\dot 3\dot 4=\frac{611}{495}1.23˙4˙=495611

yuzan1830事先准备好了Dev-C++,准备让本蒟蒻在教室的一体机上大显身手献丑,故事就这样开始了……

接受挑战

首先要对输入和输出予以限制:若输入的小数有循环节,将循环节用一对小括号括起来;输出的分数必须是最简分数,分母为111时仍要输出分母,分数值大于111时输出假分数。

样例输入
1.2(34)

样例输出
611/495

本蒟蒻在数竞大佬面前瑟瑟发抖。
本人的思路:
首先将给定的数分成两部分:有限的部分AAA和循环的部分BBB
1.23˙4˙=1.2+0.03˙4˙1.2\dot 3\dot 4=1.2+0.0\dot 3\dot 41.23˙4˙=1.2+0.03˙4˙

为了方便,计算过程中所有的数据都用分数,即用分子和分母进行运算。
AAA可以很简单地边读入边处理。
1.2=12101.2=\frac{12}{10}1.2=1012

关键在于如何把BBB转化成分数。下面是过程。
PS:yuzan1830直言这是小学奥数内容。
B=0.03˙4˙100B=3.43˙4˙99B=3.4B=3.499=34990\begin{aligned} B&=0.0\dot 3\dot 4\\ 100B&=3.4\dot 3\dot 4\\ 99B&=3.4\\ B&=\frac{3.4}{99}=\frac{34}{990} \end{aligned}B100B99BB=0.03˙4˙=3.43˙4˙=3.4=993.4=99034

一般地,记第一个循环节及其之前的小数部分为CCC,循环节长度为kkkbase=10kbase=10^kbase=10k,则
B=C⋅basebase−1B=\frac{C\cdot base}{base-1}B=base1Cbase

然后本蒟蒻就开始在触摸屏上写了,依旧瑟瑟发抖。
事后凭印象写出的代码如下(后来的事实证明,这个代码漏洞百出):

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
#include<iostream>
using namespace std;
struct fract{
  int n,d;
  fract(int n=0,int d=1):n(n),d(d){};
};
int main(){
  char s[1000];
  while(scanf("%s",s+1)==1){
    int len=strlen(s+1),i;
    fract A,C;bool f=0;
    for(i=1;i<=len;i++){
      if(s[i]=='(')break;
      if(s[i]=='.'){f=1;continue;}
      A.n=A.n*10+s[i]-'0';
      if(f)A.d*=10,C.d*=10;
    }
    int base=1,ans_n,ans_d;
    for(i++;i<len;i++){
      C.n=C.n*10+s[i]-'0',C.d*=10;
      base*=10;
    }
    if(base==1)ans_n=A.n,ans_d=A.d;
    else ans_n=A.n*C.d*(base-1)+A.d*C.n*base,ans_d=A.d*C.d*(base-1);
    int gcd=__gcd(ans_n,ans_d);
    cout<<ans_n/gcd<<'/'<<ans_d/gcd<<endl;
  }
  return 0;
}

对于数据1.2,1.23˙4˙1.2,1.2\dot 3\dot 41.2,1.23˙4˙0.3˙0.\dot 30.3˙,代码得出了正确的结果,但是1.2˙85714˙1.\dot 28571\dot41.2˙85714˙得出的答案分母是负数。
显然溢出了。int全改成long long就好了,毕竟运算过程中没有进行约分。(main函数当然还是要返回int

说在后面

之所以用结构体fract,其实是想重载运算符,直接对分数A,B,CA,B,CA,B,C进行运算(曾经在某道数学期望题中写过),但是好像当场写崩。于是直接拿分子分母来算。
事后重载运算符写出的代码:

#include<cstdio>
#include<cstring>
#include<algorithm>
using namespace std;
typedef long long LL;
struct fract{
  LL n,d;
  fract(LL n=0,LL d=1):n(n),d(d){};
  fract operator+(fract b){
    LL nn=n*b.d+b.n*d,nd=d*b.d,gcd=__gcd(nn,nd);
    return fract(nn/gcd,nd/gcd);
  }
  fract operator*(LL b){
    LL nn=n*b,nd=d,gcd=__gcd(nn,nd);
    return fract(nn/gcd,nd/gcd);
  }
  fract operator/(LL b){
    LL nn=n,nd=d*b,gcd=__gcd(nn,nd);
    return fract(nn/gcd,nd/gcd);
  }
  friend void write(fract x){
    printf("%lld/%lld\n",x.n,x.d);
  }
};
char s[1000];
int main(){
  while(scanf("%s",s+1)==1){
    int len=strlen(s+1),i;
    fract A,C,D(1,1),ans;bool f=0;
    for(i=1;i<=len;i++){
      if(s[i]=='(')break;
      if(s[i]=='.'){f=1;continue;}
      if(f)D=D/10,A=A+D*(s[i]-'0');
      else A=A*10+(s[i]-'0');
    }
    LL base=1;
    for(i++;i<len;i++){
      D=D/10,base*=10;
      C=C+D*(s[i]-'0');
    }
    if(base==1)ans=A;
    else ans=A+C*base/(base-1);
    write(ans);
  }
  return 0;
}

另外,yuzan1830十分善良地没有出特别刁钻的数据,导致本蒟蒻在大佬面前没有丢失颜面。
最后感谢yuzan1830 浪费充实了我近一个小时的时间。

基于实时迭代的数值鲁棒NMPC双模稳定预测模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于实时迭代的数值鲁棒非线性模型预测控制(NMPC)双模稳定预测模型的研究与Matlab代码实现,重点在于提升系统在存在不确定性与扰动情况下的控制性能与稳定性。该模型结合实时迭代优化机制,增强了传统NMPC的数值鲁棒性,并通过双模控制策略兼顾动态响应与稳态精度,适用于复杂非线性系统的预测控制问题。文中还列举了多个相关技术方向的应用案例,涵盖电力系统、路径规划、信号处理、机器学习等多个领域,展示了该方法的广泛适用性与工程价值。; 适合人群:具备定控制理论基础和Matlab编程能力,从事自动化、电气工程、智能制造、机器人控制等领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的高性能预测控制设计,如电力系统调度、无人机控制、机器人轨迹跟踪等;②解决存在模型不确定性、外部扰动下的系统稳定控制问题;③通过Matlab仿真验证控制算法的有效性与鲁棒性,支撑科研论文复现与工程原型开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践,重点关注NMPC的实时迭代机制与双模切换逻辑的设计细节,同时参考文中列举的相关研究方向拓展应用场景,强化对数值鲁棒性与系统稳定性之间平衡的理解。
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