自己写的高精度除法!当两个数相差较大时效率好低,不知如何修改。

C++高精度算法之比大小 比大小 描述 给你两个很大的正数,你能不能判断出他们两个数的大小呢? 比如123456789123456789要大于123456789 输入 每组数据占一行,输入两个不超过1000位的10进制整数a,b 数据保证输入的a,b没有前缀的0 如果输入0 0表示输入结束。测试数据组数不超过10组 输出 如果a>b则输出“a>b”,如果a 阅读详情

将就看吧,等以后进修后有能力时再改出高效率版!

 

#include "stdio.h"
#include "string.h"
#define DIGIT 300

int Compare(int *dividend, int *divsor, int dividendlen, int divsorLen);
int Cal(int *dividend, int *divsor, int dividendlen, int divsorLen);
static int iResult;

int main(void)
{
    int iDividend[DIGIT] = {0};
    int iDivsor[DIGIT] = {0};
    char cDividendTemp[DIGIT];
    char cDivsorTemp[DIGIT];
    int iDividendLength, iDivsorLength;
    int i, j, k;
    int flag;

    while(scanf("%s %s", cDividendTemp, cDivsorTemp) != EOF)
    {
        iResult = 0;
        iDividendLength = strlen(cDividendTemp);
        iDivsorLength = strlen(cDivsorTemp);
       
        for (i = 0; i < iDividendLength; ++i)
        {
            iDividend[i] = cDividendTemp[i] - '0';
        }
       
        for (j = 0; j < iDivsorLength; ++j)
        {
            iDivsor[j] = cDivsorTemp[j] - '0';
        }
       
        flag = Compare(iDividend, iDivsor, iDividendLength, iDivsorLength);
        //当两数相等,结果直接给出
        if (flag == 2)
        {
            printf ("%d %d/n", 1, 0);
        }
        else if (flag == 1)   //被除数小于除数商位0,余数位被除数
        {
            printf ("%d ", 0);
           
            for (k = 0; k < iDividendLength; ++k)
            {
                printf ("%d", iDividend[k]);
            }
           
            printf ("/n");
        }
        else
        {
            int len = Cal(iDividend, iDivsor, iDividendLength, iDivsorLength);
           
            printf("%d ", iResult);
           
            for (int x = 0; x < len; ++x)
            {
                printf("%d", iDividend[x]);
            }

            printf("/n");
        }
    }
    return 0;
}
//比较两数的大小
int Compare(int *dividend, int *divsor, int dividendlen, int divsorlen)
{
    if (dividendlen > divsorlen)
    {
        return 0;
    }
    else if (dividendlen < divsorlen)
    {
        return 1;
    }
    else if (dividendlen == divsorlen)
    {
        int i;

        for (i = 0; i < divsorlen; ++i)
        {
            if (dividend[i] > divsor[i])
            {
                return 0;
            }
            else if (dividend[i] < divsor[i])
            {
                return 1;
            }
        }
    }

    return 2;
}
//进行减法运算从而实现除法运算
int Cal(int *dividend, int *divsor, int dividendlen, int divsorlen)
{
    int i;  //用于循环控制中的临时变量
    int j;   
    int k;
    int l;
    int m, n, x, y;
    int prelen = dividendlen;  //存储变化前的长度
    int dlen = dividendlen;        //变化后的长度
    int flag = 0;                //用于标识两个数的大小 0:被除数大于除数 1除数大于被除数 2两数相等
   
    while (flag == 0)
    {
        k = 0;
        //正常的减法运算过程,本为不够向高位借1
        for (i = divsorlen - 1, j = dlen - 1 ; i >= 0; --i, --j)
        {
            if (dividend[j] < divsor[i])
            {
                dividend[j - 1] -= 1;
                dividend[j] = dividend[j] - divsor[i] + 10;
            }
            else if (dividend[j] >= divsor[i])
            {
                dividend[j] -= divsor[i];
            }
            //将负数值修正
            for (l = 1; l < dlen - divsorlen; ++l)
            {
                if (dividend[l] < 0)
                {
                    dividend[l] += 10;
                    dividend[l - 1] -= 1;
                }
            }
        }
       
        prelen = dlen;

        while (dividend[k] == 0)
        {
            ++k;
            --dlen;
        }
       
        if (prelen != dlen && dlen != 0)
        {
            for (m = k, n = 0; m < prelen; ++m, ++n)
            {
                dividend[n] = dividend[m];
            }

            for (x = dlen; x < prelen; ++x)
            {
                dividend[x] = 0;
            }
        }
       
        flag = Compare(dividend, divsor, dlen, divsorlen);

        ++iResult;
    }
    //当最后一次检测两个数的大小关系时两数相等则证明,可以整除
    if (flag == 2)
    {
        for (y = 0; y < dlen; ++y)
        {
            dividend[y] = 0;
        }
       
        dlen = 1;
        ++iResult;
    }

    return dlen;
}

C++高精度除法实现:从原理到工程实践详解 在计算机科学中,当处理超出标准数据类型范围的整数运算时,高精度计算成为关键技术。其核心原理是使用数组或字符串模拟超大整数,并手动实现基础的算术运算。高精度除法是其中逻辑最复杂、最能体现算法设计功底的部分,其技术价值在于为密码学、金融计算、科学模拟等需要处理超大整数的领域提供了基础运算能力。本文聚焦于高精度除以高精度的算法实现,深入剖析了模拟竖式与试商法的核心逻辑,并提供了可直接编译运行的、附带详尽注释的C++源码,旨在帮助开发者彻底掌握这一关键算法。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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