HDOJ 1212 Big Number

本文介绍如何利用中国剩余定理解决HDOJ平台上的编程问题,通过实例展示该定理在编程中的应用,同时提供两种实现方式:一种避免使用大数操作以提高效率,另一种则直接采用大数进行计算。最后附上完整代码示例,帮助读者理解并实践。


http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1212

这个题要用到中国剩余定理,不用大数,用大数要循环很多次,很慢,出不来结果

 532 mod 7 =(500%7+30%7+2%7)%7

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define MAX 1010
int main()
{
	int i,j,k,n,sum,b;
	char a[MAX];
	while(scanf("%s %d",a,&b)!=EOF)
	{
		 n=strlen(a);
		 for(i=0,sum=0;i<n;i++)
		 {
		 	 sum=sum*10+a[i]-'0';
		 	 sum=sum%b;
		 }
		 printf("%d\n",sum);
	}
	return 0;
}
	

把用大数写的也贴出来,最后一组数据跑不出来,太慢

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define MAX 1010
int main()
{
	char s1[MAX],s2[MAX];
	int a[MAX],b[MAX],i,j,k,k_,n,sum_a,sum_b,t=1;
	while(scanf("%s %s",s1,s2)!=EOF)
	{
		memset(a,0,sizeof(a));
		memset(b,0,sizeof(b));
		n=strlen(s1);
		for(j=0,i=n-1;i>=0;i--,j++)
		a[j]=s1[i]-'0';
		n=strlen(s2);
		for(j=0,i=n-1;i>=0;i--,j++)
		b[j]=s2[i]-'0';
		for(i=0,sum_b=0,k=1;i<n;i++,k=k*10) 
		sum_b+=(b[i]*k);
	 
		while(1)
		{
			for(i=MAX-1;i>0;i--)
			if(a[i]!=0) break;

			if(i+1>n)
			for(j=0;j<=i;j++)//如果一个很大的数减一个很小的数,要循环多次大数减法运算,跑不出来 
			{
				if(a[j]<b[j])
				{
					a[j]+=10;
					a[j+1]-=1;
					a[j]-=b[j];
				}
				else
				a[j]-=b[j];
			}
			else 
			break;		
		}
		for(k=0,sum_a=0,k_=1;k<=i;k++,k_=k_*10)
		sum_a+=(a[k]*k_);
		printf("%d\n",sum_a%sum_b);
	}
	return 0;
}


【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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