uva_11029 Leading and Trailing 快速幂 数的n次方前几位

本文探讨了如何高效地求解任意数的幂次方运算,并通过结合对数与指数运算的数学原理,提供了求解前几位数字的方法。通过C++代码示例,展示了如何利用对数和指数的特性进行优化计算,适用于需要快速处理大量幂运算场景的需求。

求n的k次方  可转化为求10的log(n)*k次方  

若只求前几位  则将10的整数次方略去 只求10的小数次方  后再添整

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath>
using namespace std;

char str[222];

int powmod(int a, int b, int mod){
    a%=mod;
    int ret = 1;
    while(b){
        if(b&1) ret = ret*a%mod;
        a = a*a%mod;
        b>>=1;
    }
    return ret;
}

int powdiv(int a, int b){
    double ans = pow(10, 2+fmod(log10(a)*b, 1));
    sprintf(str, "%lf", ans);
    int ret = (str[0]-'0')*100+(str[1]-'0')*10+(str[2]-'0');
    return ret;
}

int main()
{
//    freopen("data.in", "r", stdin);
    int T, n, k;
    scanf("%d", &T);
    while(T--){
        scanf("%d%d", &n, &k);
        printf("%d...%03d\n", powdiv(n,k), powmod(n,k,1000));
    }
    return 0;
}


【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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