L1-036 A乘以B (5 分)

看我没骗你吧 —— 这是一道你可以在10秒内完成的题:给定两个绝对值不超过100的整数A和B,输出A乘以B的值。

输入格式:

输入在第一行给出两个整数A和B(−100≤A,B≤100),数字间以空格分隔。

输出格式:

在一行中输出A乘以B的值。

输入样例:

8 13

输出样例:

104

答案

#include<iostream>
#include<set>
#include<iomanip>
using namespace std;

int main()
{	
	int a;
	int b;
	cin>>a>>b;
	cout<<a*b;
		
    return 0;
}

在这里插入图片描述

### 矩阵A乘以B的实现 #### 使用C语言实现矩阵乘法 在C语言中,可以通过嵌套循环来逐元素计算两个矩阵相乘的结果。对于两个矩阵 \( A \) 和 \( B \),如果 \( A \) 是一个 \( m \times n \) 的矩阵而 \( B \) 是一个 \( n \times p \) 的矩阵,则两者可以相乘得到一个新的 \( m \times p \) 维度的矩阵 \( C \)[^1]。 下面是具体的代码示例: ```c #include <stdio.h> void matrixMultiply(int a[][3], int b[][3], int c[][3], int rowA, int colA, int colB) { for (int i = 0; i < rowA; ++i) { // 行遍历 for (int j = 0; j < colB; ++j) { // 列遍历 c[i][j] = 0; for (int k = 0; k < colA; ++k) { // 中间维度遍历 c[i][j] += a[i][k] * b[k][j]; } } } } // 测试函数 int main() { int a[2][3] = {{1, 2, 3}, {4, 5, 6}}; int b[3][2] = {{7, 8}, {9, 10}, {11, 12}}; int c[2][2]; matrixMultiply(a, b, c, 2, 3, 2); printf("Result Matrix:\n"); for (int i = 0; i < 2; ++i) { for (int j = 0; j < 2; ++j) { printf("%d ", c[i][j]); } printf("\n"); } return 0; } ``` 这段程序定义了一个 `matrixMultiply` 函数用于完成矩阵间的乘法运算,并通过三重循环实现了标准的矩阵乘法规则。 #### 并行化处理——基于MPI的 Cannon 算法 当涉及到大规模数据集时,采用布式内存环境下的消息传递接口(MPI)技术能够显著提升性能效率。特别是针对大型稀疏矩阵的操作,利用像 Cannon 这样的高效并行算法显得尤为重要[^2]。 该算法的核心在于合理安排各个进程所持有的子矩阵部及其相对位置关系,在每次迭代过程中调整这些局部区域的位置以便于后续阶段可以直接进行本地化的向量内积计算而必频繁通信交换数据。
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