【PAT】A1010 Radix (25分)--二分、进制转换

进制转换与二分搜索算法
本文介绍了一种利用二分搜索算法进行不同进制数转换的方法,旨在解决两个字符串表示的数值在未知进制下的比较问题。文章详细解释了如何确定二分搜索的范围,如何将字符串转换为十进制数,以及如何处理转换过程中的溢出问题。

做题链接

思路

把已知进制的字符串转换为十进制数N1
对另一个字符串str用二分法进行十进制数转换,初始二分区间为(m,h);其中m为最低进制:通过遍历str找到最大字符, 则进制为对应字符转换为数字+1;hmN1中较大者。

注意点

此题数的范围较大,采用long long类型
转换为10进制数时可能溢出, 当溢出时, 返回-1;
在二分过程中, 若某进制发生溢出, 则表明该进制下str转换成十进制数肯定大于N1, 故应减小进制,对应二分区间右边界更新为 right = mid -1;

AC代码

//2020.6.20
#include <cstdio>
#include <string>
#include <iostream>
using namespace std;

typedef long long LL;
LL inf = (1LL<<63)-1;
string str, temp1, temp2;
int tag;
LL r, N1 = 0, m;
LL max(LL a, LL b){
    return a>b ? a: b;
}
LL change(string s, LL radix){ // 把str看成radix进制的数, 再转换为10进制
	LL x, N = 0;
	for(int i=0; i<s.size(); i++){
		if(s[i]>='0' && s[i]<='9'){
			x = s[i] - '0';
		}
		else{
			x = s[i] - 'a' + 10;
		}
		N = N*radix + x;
		if(N > inf || N<-1) return -1;
	}
	return N;
}
void init(){

	string s;
	if(tag == 1){
		str = temp2;
		s = temp1;
	}
	else{
		str = temp1;
		s = temp2;
	}
	N1 = change(s, r);
	char cc = '0';
	for(int i=0; i<str.size(); i++){
		if(str[i]>cc){
			cc = str[i];
		}
	}
	if(cc>='0'&&cc<='9'){
		m = (LL)(cc - '0') + 1;

	}
	else{
		m = (LL)(cc - 'a' + 10) + 1;
	}


}

LL binary(LL left , LL right){
	LL mid;
	while(left <= right){
		mid = (left + right) / 2;
		LL x = change(str, mid);
		
		if(x == N1){
			return mid;
		}
		else if(x == -1 || x > N1){
			right = mid - 1;
		}
		else{
			left = mid + 1;
		}
	}
	return 0;
}
int main()
{
	cin>>temp1>>temp2>>tag>>r;
	init();
    LL h = max(m, N1);
	LL ans = binary(m,h);

	if(ans != 0){
		printf("%lld",ans );
	}
	else{
		printf("Impossible");
	}
	return 0;
}

混合动力汽车(HEV)模型的Simscape模型(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文档介绍了一个混合动力汽车(HEV)的Simscape模型,该模型通过Matlab代码和Simulink仿真工具实现,旨在对混合动力汽车的动力系统进行建模与仿真析。模型涵盖了发动机、电机、电池、传动系统等关键部件,能够模拟车辆在不同工况下的能量流动与控制策略,适用于动力系统设计、能耗优化及控制算法验证等研究方向。文档还提及该资源属于一个涵盖多个科研领域的MATLAB仿真资源包,涉及电力系统、机器学习、路径规划、信号处理等多个技术方向,配套提供网盘下载链接,便于用户获取完整资源。; 适合人群:具备Matlab/Simulink使用基础的高校研究生、科研人员及从事新能源汽车系统仿真的工程技术人员。; 使用场景及目标:①开展混合动力汽车能量管理策略的研究与仿真验证;②学习基于Simscape的物理系统建模方法;③作为教学案例用于车辆工程或自动化相关课程的实践环节;④与其他优化算法(如智能优化、强化学习)结合,实现控制策略的优化设计。; 阅读建议:建议使用者先熟悉Matlab/Simulink及Simscape基础操作,结合文档中的模型结构逐步理解各模块功能,可在此基础上修改参数或替换控制算法以满足具体研究需求,同时推荐访问提供的网盘链接获取完整代码与示例文件以便深入学习与调试。
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