UVa 11549 Calculator Conundrum

博客提及long long数值范围大,int相乘结果可随意存储,还指出使用set进行判重即可。涉及基本数据类型运算和集合判重等信息技术知识。

long long 很大
int*int随便装
然后set判重下就好了

#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <set>
#include <string>
#include <sstream>
using namespace std;
typedef long long ll;
void solve()
{
  ll n, k, ans = 0;
  cin >> n >> k;
  set<ll> myset;
  myset.insert(k);
  for (;;) {
    ans = max(k, ans);
    k = k * k;
    stringstream ss;
    ss << k;
    string s;
    ss >> s;
    s = s.substr(0, n);
    stringstream sss(s);
    sss >> k;
    if (myset.count(k)) break;
    myset.insert(k);
  }
  cout << ans << endl;
}
int main()
{
  //freopen("in.txt", "r", stdin);
  int t;
  scanf("%d", &t);
  while (t--) {
    solve();
  }
}

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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