Yroot of High-Precisions (luogu P2293 [HNOI2004]高精度开根)

本文探讨了高精度计算中求解N的k次方根的问题,介绍了一种基于二分搜索结合快速幂算法的解决方案,该方法的时间复杂度为O(log²n*k)。

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Background \text{Background} Background

I’ve accepted \text{I've accepted} I’ve accepted  a very good problem  \text{ a very good problem }  a very good problem  about High-Precisions and become \text{about High-Precisions and become} about High-Precisions and become
a little interested in it. (Copy my templates.) \text{a little interested in it. (Copy my templates.)} a little interested in it. (Copy my templates.)

Description \text{Description} Description

Given interger  N , k .  Please compute  k N . \text{Given interger }N,k.\text{ Please compute }^k\sqrt{N}. Given interger N,k. Please compute kN .

Solution \text{Solution} Solution

The easiest way I’ve got first is binary search. \text{The easiest way I've got first is binary search.} The easiest way I’ve got first is binary search.
To binary search for answer. For each answer  a , use Quick-Power to  \text{To binary search for answer. For each answer }a\text{, use Quick-Power to } To binary search for answer. For each answer a, use Quick-Power to 
compute  a k . \text{compute }a^k. compute ak.
Time-complexity is  O ( log ⁡ n 2 k ) . \text{Time-complexity is }O(\log n^2k). Time-complexity is O(logn2k).

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/1bfadf00ae14 “STC单片机电压测量”是一个以STC系列单片机为基础的电压检测应用案例,它涵盖了硬件电路设计、软件编程以及数据处理等核心知识点。STC单片机凭借其低功耗、高性价比和丰富的I/O接口,在电子工程领域得到了广泛应用。 STC是Specialized Technology Corporation的缩写,该公司的单片机基于8051内核,具备内部振荡器、高速运算能力、ISP(在系统编程)和IAP(在应用编程)功能,非常适合用于各种嵌入式控制系统。 在源代码方面,“浅雪”风格的代码通常简洁易懂,非常适合初学者学习。其中,“main.c”文件是程序的入口,包含了电压测量的核心逻辑;“STARTUP.A51”是启动代码,负责初始化单片机的硬件环境;“电压测量_uvopt.bak”和“电压测量_uvproj.bak”可能是Keil编译器的配置文件备份,用于设置编译选项和项目配置。 对于3S锂电池电压测量,3S锂电池由三节锂离子电池串联而成,标称电压为11.1V。测量时需要考虑电池的串联特性,通过分压电路将高电压转换为单片机可接受的范围,并实时监控,防止过充或过放,以确保电池的安全和寿命。 在电压测量电路设计中,“电压测量.lnp”文件可能包含电路布局信息,而“.hex”文件是编译后的机器码,用于烧录到单片机中。电路中通常会使用ADC(模拟数字转换器)将模拟电压信号转换为数字信号供单片机处理。 在软件编程方面,“StringData.h”文件可能包含程序中使用的字符串常量和数据结构定义。处理电压数据时,可能涉及浮点数运算,需要了解STC单片机对浮点数的支持情况,以及如何高效地存储和显示电压值。 用户界面方面,“电压测量.uvgui.kidd”可能是用户界面的配置文件,用于显示测量结果。在嵌入式系统中,用
### 计算Precision-Recall曲线下方的平均精度(AP) 平均精度(Average Precision, AP)是衡量Precision-Recall曲线的一个重要指标,通常用来评估分类器在处理不平衡数据集时的表现。它表示的是Precision-Recall曲线下的面积大小。 #### 平均精度(AP)的定义 平均精度可以通过积分法或离散近似法来计算。具体来说: 1. **积分形式** 如果可以连续地获取Precision和Recall的变化,则可以直接通过积分的方式求解PR曲线下的面积: \[ AP = \int_{0}^{1} P(r) dr \] 这里 \(P(r)\) 表示给定召回率 \(r\) 下对应的精确率 \(P\) 值[^2]。 2. **离散近似形式** 实际应用中,通常是基于有限数量的数据点来估计AP。假设我们有多个不同的决策阈值,对应着一系列的\( (R_i, P_i) \),其中 \( R_i \) 是召回率,\( P_i \) 是精确率。那么可以用梯形法则或其他数值积分方法估算该区域的面积。一种常见的做法如下所示: 对于每一个新的回忆值增加的情况,取当前以及之前最大的精准度作为高度进行加权平均: \[ AP = \sum_n (R_n - R_{n-1}) P_n \] 以下是实现上述公式的Python代码示例: ```python import numpy as np def compute_ap(recalls, precisions): """ Compute the average precision using the piecewise linear approximation method. Parameters: recalls (list or array): List of recall values sorted ascendingly. precisions (list or array): Corresponding list of precision values. Returns: float: Average Precision score. """ # Ensure that recalls and precisions are NumPy arrays recalls = np.array(recalls) precisions = np.array(precisions) # Sort by increasing order of recall indices = np.argsort(recalls) recalls_sorted = np.concatenate([[0], recalls[indices]]) precisions_sorted = np.maximum.accumulate(np.concatenate([[0], precisions[indices]])[::-1])[::-1][:-1] # Calculate differences between consecutive recall points delta_recalls = np.diff(recalls_sorted) # Multiply each difference with corresponding max precision value to get area contribution ap_score = np.sum(delta_recalls * precisions_sorted[:-1]) return ap_score ``` 此函数接受两个列表参数——`precisions` 和 `recalls`,分别代表不同阈值下得到的一系列精确率与召回率,并返回最终的AP分数。 #### 示例说明 假设有以下一组Precision和Recall值: | Recall | Precision | |--------|-----------| | 0 | 1 | | 0.3 | 0.8 | | 0.7 | 0.6 | 调用上面的方法即可获得相应的AP得分。 --- ###
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