hdu 4927 Series 1 高精度

本文介绍了一种基于数学序列求导的算法实现,该算法通过计算序列的高阶差分来找出序列的最后一项,并提供了一个使用Java实现的具体示例。

Series 1

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 262144/262144 K (Java/Others)
Total Submission(s): 885    Accepted Submission(s): 331


Problem Description
Let A be an integral series {A 1, A 2, . . . , A n}.

The zero-order series of A is A itself.

The first-order series of A is {B 1, B 2, . . . , B n-1},where B i = A i+1 - A i.

The ith-order series of A is the first-order series of its (i - 1)th-order series (2<=i<=n - 1).

Obviously, the (n - 1)th-order series of A is a single integer. Given A, figure out that integer.
 

Input
The input consists of several test cases. The first line of input gives the number of test cases T (T<=10).

For each test case:
The first line contains a single integer n(1<=n<=3000), which denotes the length of series A.
The second line consists of n integers, describing A 1, A 2, . . . , A n. (0<=A i<=10 5)
 

Output
For each test case, output the required integer in a line.
 

Sample Input
  
2 3 1 2 3 4 1 5 7 2
 

Sample Output
  
0 -5
 

Author
BUPT
 

Source



就是大数,会了java没什么难的



import java.util.*;
import java.math.*;
public class Main {
	static int n;
	static BigInteger[] a = new BigInteger[4100];
	static BigInteger c,ans,p;
	
	
	public static void slove() {
		
		ans=BigInteger.valueOf(0);
		c=BigInteger.valueOf(1);
		for(int i=0;i<n;i++)
		{
			if((i&1) != 0) p=BigInteger.valueOf(-1);
			else p=BigInteger.valueOf(1);
			ans=ans.add(c.multiply(p).multiply(a[n-i]));
			c=c.multiply(BigInteger.valueOf(n-i-1)).divide(BigInteger.valueOf(i+1));
		}
		System.out.println(ans);
	}
	
	
    public static void main(String[] args) {

		 
        Scanner cin = new Scanner(System.in);
        int T;
        T=cin.nextInt();
        for(int tt=0;tt<T;tt++){

            n=cin.nextInt();
            for(int i=1;i<=n;i++)
            {
            	a[i]=cin.nextBigInteger();
            }
            slove();
        }
        cin.close();
    }
	
}


根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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