大数阶乘--c基础

大数阶乘计算

生活中的大数处理,

思路:定义arr[MAX],用arr[i]表示每一位数字的存在,然后按照顺序输出。

首先宏定义MAX的范围,memset(arr,0,sizeof(arr));(初始化操作,使arr[MAX]所有元素为零),阶乘从1开始,故arr[0]=1;

两个for循环的嵌套使用,第一个for,赋予i值,第二个for是将各个位上的数字存入arr[j]中;倒序查找,排除第一个不为零的数字前面的所有零值;

然后输出arr[i];

#include <stdio.h>

#include <string.h>
#define MAX 20000
int main()
{
int i,j,n,s,t,arr[MAX];
memset(arr,0,sizeof(arr));
arr[0]=1;
scanf("%d",&n);
for(i=2;i<=n;i++)
{
t=0;
for(j=0;j<MAX;j++)
{
s=arr[j]*i+t;//存储计算的结果 
arr[j]=s%10;//把最低为存到数组前面
t=s/10;//计算进位 
}

}
for(i=MAX-1;i>=0;i--)
{
if(arr[i])
{
break;
}
}
for(j=i;j>=0;j--)
{
printf("%d",arr[j]);
}
printf("\n");
return 0;
 } 
内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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