NJUST 1929 water1

本文介绍了一种使用高精度算法处理大规模数据的计算方法,通过Java和C++代码示例展示了如何计算一组数据的最大高度和宽度的乘积之和,适用于需要高精度计算的场景。

题目链接

#Algorithm
高精度
#Code

import java.math.BigInteger;
import java.util.Scanner;
class V
{
  int h, w;
}

public class Main 
{
  public static void main(String[] args)
  {
    Scanner cin = new Scanner(System.in);
    while (cin.hasNext())
    {
      int n = cin.nextInt();
      V[] a = new V[n];
      int maxh = 0;
      for (int i = 0; i < n; i++)
      {
        a[i] = new V();
        a[i].h = cin.nextInt();
        a[i].w = cin.nextInt();
        if (a[i].h > maxh) maxh = a[i].h;
      }
      maxh++;
      BigInteger ans;
      if (n == 0) ans = BigInteger.ONE; else ans = BigInteger.ZERO;
      for (int i = 0; i < n; i++)
        ans = ans.add(BigInteger.valueOf((maxh - a[i].h) * a[i].w));
      System.out.println(ans.toString());
    }
  }
}

#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <iostream>
#include <vector>
using namespace std;
const int maxn = 1e5 + 9;
int n;
struct BigInt
{
  static const int BASE = 1e8;
  static const int WIDTH = 8;
  vector<int> s;
  BigInt(long long num = 0) {*this = num;}
  BigInt operator = (long long num)
  {
    s.clear();
    do
    {
      s.push_back(num % BASE);
      num /= BASE;
    }while (num > 0);
    return *this;
  }
  BigInt operator + (const BigInt &b) const
  {
    BigInt c;
    c.s.clear();
    for (int i = 0, g =0; ; i++)
    {
      if (g == 0 && i >= s.size() && i >= b.s.size()) break;
      int x = g;
      if (i < s.size()) x+= s[i];
      if (i < b.s.size()) x+= b.s[i];
      c.s.push_back(x % BASE);
      g = x / BASE;
    }
    return c;
  }
};
struct V
{
  int h, w;
};
V a[maxn];
void solve()
{
  memset(a, 0, sizeof(a));
  int maxh = 0;
  for (int i = 0; i < n; i++)
  {
    scanf("%d%d", &a[i].h, &a[i].w);
    if (a[i].h > maxh) maxh = a[i].h;
  }
  BigInt ans;
  if (n == 0) ans = 1; else ans = 0;
  maxh++;
  for (int i = 0; i < n; i++)
  {
    ans = ans + BigInt((maxh - a[i].h) * a[i].w);
  }
  for (int i = ans.s.size() - 1; i >= 0; i--)
    cout << ans.s[i];
  cout << endl;
}
int main()
{
  while (scanf("%d", &n) != EOF)
  {
    solve();
  }
}

【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了名为《【顶级EI复现】计及连锁故障传播路径的电力系统 N-k 多阶段双层优化及故障场景筛选模型(Matlab代码实现)》的研究资源,重点围绕电力系统中连锁故障的传播机制,提出了一种N-k多阶段双层优化模型,并结合故障场景筛选方法提升系统安全性与鲁棒性。该模型通过Matlab代码实现,可用于模拟复杂电力系统在多重故障下的响应特性,支持对关键故障路径的识别与优化决策,适用于高水平科研复现与工程仿真分析。文中还列举了大量相关技术方向的配套资源,涵盖智能优化算法、电力系统管理、机器学习、路径规划等多个领域,并提供了网盘链接以便获取完整代码与资料。; 适合人群:具备电力系统、优化理论及Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事能源系统安全分析的工程技术人员,尤其适合致力于高水平论文(如EI/SCI)复现与创新的研究者。; 使用场景及目标:①复现顶级期刊关于N-k故障与连锁传播的优化模型;②开展电力系统韧性评估、故障传播分析与多阶段防御策略设计;③结合YALMIP等工具进行双层优化建模与场景筛选算法开发;④支撑科研项目、学位论文或学术成果转化。; 阅读建议:建议读者按照文档提供的目录顺序系统学习,优先掌握双层优化与场景筛选的核心思想,结合网盘中的Matlab代码进行调试与实验,同时参考文中提及的智能算法与电力系统建模范例,深化对复杂电力系统建模与优化的理解。
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