poj3331--------------------高精度

本文分享了一个使用Java实现高精度计算的示例代码。该示例通过BigInteger类完成大数阶乘计算,并统计特定字符出现次数。适用于需要处理大整数运算的场景。


一直觉得高精度麻烦,一直在找各种高精度的解决办法,网上搜了一下,java写太帅了!!!!太神奇了


import java.io.*;
import java.util.*;
import java.math.*;

public class Main {
    static public void main(String[] args)
    {
        Scanner cin = new Scanner(new BufferedInputStream(System.in));
        int t = cin.nextInt();
        while (t-- != 0)
        {
            int a = cin.nextInt();
            String s = cin.next();
            char ch = s.charAt(0);
            BigInteger ans = new BigInteger("1");
            for (int i = 2; i <= a; i++)
                ans = ans.multiply(BigInteger.valueOf(i));
            s = ans.toString();
            int len = s.length();
            int x = 0;
            for (int i = 0; i < len; i++)
                if (s.charAt(i) == ch)
                    x++;
            System.out.println(x);
        }
    }
}



内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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