A - Add More Zero

高中数学知识吧对数运算
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注意要向下取整因为不能超过滴 涉及到cmath里面的log10(x)和floor()函数或者直接ll()强制甩掉小数

#include<iostream>
#include<cstdio>
#include<string>
#include<cstring>
#include<cmath>
#include<algorithm>
#include<stack>
#include<deque>
#include<map>
#include<queue>
#include<vector>
using namespace std;
typedef long long ll;
int main(){
	ll m,i=1;
	while(~scanf("%lld",&m)){
		printf("Case #%lld: ",i++);
		printf("%lld\n",ll(m*log10(2)));
	}
	return 0; 
} 
### 解决非零约束违反警告的方法 当优化求解器报告存在非零约束违反时,这通常意味着当前解决方案未能严格满足所有的约束条件。此类情况可能由多种因素引起,包括但不限于模型设定不当、初始猜测不佳或是算法参数设置不合理。 对于线性规划问题,在不可行的情况下会给出警告信息,指出约束条件过严以至于找不到可行解[^1]。针对这种情况,建议调整松弛变量或放宽某些特定的限制来寻找潜在的可行区域。 如果遇到维数不匹配的问题,则可能是由于输入数据结构与预期不符所造成的。此时应仔细核对所有涉及维度的操作,并考虑减小预测长度或其他相关参数以适应现有框架的要求[^4]。 另外一种常见的情形是在迭代过程中出现了最大次数限制。为了克服这一障碍,可以通过增加允许的最大迭代次数来给予求解过程更多机会收敛于最优解: ```matlab options = optimoptions('fmincon', 'MaxIterations', 5000); ``` 值得注意的是,修改这些选项之前应当充分理解其含义以及可能带来的影响。例如过度放松约束可能会导致最终得到的结果偏离实际需求;而盲目增大迭代上限也可能造成计算资源浪费甚至陷入局部极值点无法自拔。 最后,确保构建的约束矩阵中不存在逻辑上的矛盾是非常重要的。任何一对相互排斥的约束都会使得整个问题变得无解。因此务必检查并修正可能导致冲突的地方,比如确认每一对上下界之间确实留有足够的空间给决策变量取值[^5]。
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