快速幂判断一个数的k次方是否超过另个数容易错误。。

本文探讨了使用快速幂算法判断大数幂运算是否溢出的问题,并通过逐步添加边界条件来修正算法。针对特定场景提供了优化建议。

比如判断x ^ n 是否大于m

bool pow(ll x,ll n,ll m){
    ll res = 1;
    while(n > 0){
        if(n & 1) res = res * x;
        x = x*x;
        n>>=1;
        if(res >= m) return true;
    }
    if(res >= m) return true;
    else return false;
}
下面这样是错的。。因为数据一大x超过long long 变成0,res也从1变成了0.

例子是

1000 536870912 1000


试了试加了个条件。x > m跳出。

bool pow(ll x,ll n,ll m){
    ll res = 1;
    while(n > 0){
        if(n & 1) res = res * x;
        x = x*x;
        n>>=1;
        if(res >= m || x>=m) return true;
    }
    if(res >= m) return true;
    else return false;
}

发现还是错的。。看这组数据

3 2 1

还需要再加个条件。。n>0.因为可能n已经为0了但是x大于了m.

bool pow(ll x,ll n,ll m){
    ll res = 1;
    while(n > 0){
        if(n & 1) res = res * x;
        x = x*x;
        n>>=1;
        if(res >= m || (n > 0 && x >= m)) return true;
    }
    if(res >= m) return true;
    else return false;
}

其实这个东西不写快速幂就很快了,指数函数式爆炸上升的。。手残写了快速幂还错。。下次要牢记啊。




基于据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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