UVa 748 - Exponentiation

题目链接:UVa 748 - Exponentiation

求一个小数的幂,说白了就是先记下来小数点的位置,然后使用使用高精度连乘,估计这里可以使用快速幂,嫌麻烦没试。。最后添加上小数点就可以了。注意一下题目例子中的几种特殊情况该怎么处理。

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

const int maxn = 200;
const int maxm = (1 << 31) - 1;
int cnt,r;

struct bign{
  int len, s[maxn];

  bign()
  {
    memset(s, 0, sizeof(s));
    len = 1;
  }

  bign(int num)
  {
    *this = num;
  }

  bign(const char* num)
  {
    *this = num;
  }

   bign operator = (const char* num)
  {

    len = strlen(num);
    int j;
    for(j = 0;j < len;j++)
    {
        if(num[j] != '0')
            break;
    }
    for(int i = 0; i < len - j; i++)
        s[i] = num[len-i-1] - '0';
    len = len - j;
    return *this;
  }


  string str() const
  {
    string res = "";
    int i,j;
    for(i = 0; i < len; i++)
    {
        res = (char)(s[i] + '0') + res;
        if(i + 1 == r)
            res = '.' + res;
    }
    if(len < r)//变成纯小数
    {
        for(int i = 0; i < r - len;i++)
            res = "0" + res;
        res = "." + res;
    }
    for(j = res.length() - 1;j > 0 ;j--)
    {
        if(res[j] != '0')
            break;
    }
    string _res = res;
    if(j != res.length() - 1)//去除尾缀零
    {
        if(res[j] == '.')
            _res = res.substr(0,j);
        else
            _res = res.substr(0,j + 1);
    }
    if(_res == "") _res = "0";
    return _res;
  }

  bign operator + (const bign& b) const
  {
    bign c;
    c.len = 0;
    for(int i = 0, g = 0; g || i < max(len, b.len); i++)
    {
      int x = g;
      if(i < len) x += s[i];
      if(i < b.len) x += b.s[i];
      c.s[c.len++] = x % 10;
      g = x / 10;
    }
    return c;
  }

  void clean()
  {
    while(len > 1 && !s[len-1]) len--;
  }

  bign operator * (const bign& b)
  {
    bign c; c.len = len + b.len;
    for(int i = 0; i < len; i++)
      for(int j = 0; j < b.len; j++)
        c.s[i+j] += s[i] * b.s[j];
    for(int i = 0; i < c.len-1; i++)
    {
      c.s[i+1] += c.s[i] / 10;
      c.s[i] %= 10;
    }
    c.clean();
    return c;
  }

  bign operator - (const bign& b)
  {
    bign c; c.len = 0;
    for(int i = 0, g = 0; i < len; i++)
    {
      int x = s[i] - g;
      if(i < b.len) x -= b.s[i];
      if(x >= 0) g = 0;
      else
      {
        g = 1;
        x += 10;
      }
      c.s[c.len++] = x;
    }
    c.clean();
    return c;
  }

  bool operator < (const bign& b) const
  {
    if(len != b.len) return len < b.len;
    for(int i = len-1; i >= 0; i--)
      if(s[i] != b.s[i]) return s[i] < b.s[i];
    return false;
  }

  bool operator > (const bign& b) const
  {
    return b < *this;
  }

  bool operator <= (const bign& b)
  {
    return !(b > *this);
  }

  bool operator == (const bign& b)
  {
    return !(b < *this) && !(*this < b);
  }

  bign operator += (const bign& b)
  {
    *this = *this + b;
    return *this;
  }
};

istream& operator >> (istream &in, bign& x)
{
  string s;
  in >> s;
  x = s.c_str();
  return in;
}

ostream& operator << (ostream &out, const bign& x)
{
  out << x.str();
  return out;
}
int main() {
  bign a;
  char c[8];
  int num;
  bign b;

  while(cin>>c>>num)
  {
      cnt = r = 0;
      int i,j;
      for(i = 0;i < 6;i++)
      {
          if(c[i] == '.')
          {
              cnt = 6 - i - 1;
              for(j = i + 1;j < 6;j++)
              {
                  c[j - 1] = c[j];
              }
              c[5] = '\0';
              break;
          }
      }
      a = c;
      r = cnt;
      for(i = 1;i < num;i++)
      {
          a = a * c;
          r += cnt;
      }
      cout<<a<<endl;
  }
  return 0;
}





数据集介绍:电力线目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:电力线目标检测数据集 图片数量: 训练集:2898张图片 验证集:263张图片 测试集:138张图片 总计:3299张图片 分类类别: 类别ID: 0(电力线) 标注格式: YOLO格式,包含对象标注信息,适用于目标检测任务。 数据格式:JPEG/PNG图片,来源于空中拍摄或监控视觉。 二、适用场景 电力设施监控与巡检: 数据集支持目标检测任务,帮助构建能够自动识别和定位电力线的AI模型,用于无人机或固定摄像头巡检,提升电力设施维护效率和安全性。 能源与公用事业管理: 集成至能源管理系统中,提供实时电力线检测功能,辅助进行风险 assessment 和预防性维护,优化能源分配。 计算机视觉算法研究: 支持目标检测技术在特定领域的应用研究,促进AI在能源和公用事业行业的创新与发展。 专业培训与教育: 数据集可用于电力行业培训课程,作为工程师和技术人员学习电力线检测与识别的重要资源。 三、数据集优势 标注精准可靠: 每张图片均经过专业标注,确保电力线对象的定位准确,适用于高精度模型训练。 数据多样性丰富: 包含多种环境下的电力线图片,如空中视角,覆盖不同场景条件,提升模型的泛化能力和鲁棒性。 任务适配性强: 标注格式兼容YOLO等主流深度学习框架,便于快速集成和模型开发,支持目标检测任务的直接应用。 实用价值突出: 专注于电力线检测,为智能电网、自动化巡检和能源设施监控提供关键数据支撑,具有较高的行业应用价值。
【弹簧阻尼器】基于卡尔曼滤波弹簧质量阻尼器系统噪声测量实时状态估计研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于卡尔曼滤波的弹簧质量阻尼器系统噪声测量与实时状态估计”展开研究,利用Matlab代码实现对系统状态的精确估计。重点在于应用卡尔曼滤波技术处理系统中存在的噪声干扰,提升对弹簧质量阻尼器系统动态行为的实时观测能力。文中详细阐述了系统建模、噪声特性分析及卡尔曼滤波算法的设计与实现过程,展示了滤波算法在抑制测量噪声、提高状态估计精度方面的有效性。同时,该研究属于更广泛的信号处理与状态估计技术应用范畴,适用于复杂动态系统的监控与控制。; 适合人群:具备一定控制系统理论基础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事动态系统建模、状态估计与滤波算法研究的相关人员。; 使用场景及目标:①应用于机械、航空航天、自动化等领域中对振动系统状态的高精度实时估计;②为噪声环境下的传感器数据融合与状态预测提供算法支持;③作为卡尔曼滤波算法在实际物理系统中应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实践,深入理解系统建模与滤波器设计的关键步骤,关注噪声建模与滤波参数调优对估计性能的影响,并可进一步拓展至扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)在非线性系统中的应用。
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