精度不够造成的问题

在刷题的过程中,遇到了一些常见的问题,比如说明明带入前几个数还可以,就是没有accept,

其中可能有精度不够的问题

比方说这题

题目描述

已知:Sn=1+12+13+…+1nSn​=1+21​+31​+…+n1​。显然对于任意一个整数 kk,当 nn 足够大的时候,Sn>kSn​>k。

现给出一个整数 kk,要求计算出一个最小的 nn,使得 Sn>kSn​>k。

输入格式

一个正整数 kk。

输出格式

一个正整数 nn。

输入输出样例

输入 #1复制

1

输出 #1复制

2

说明/提示

【数据范围】

对于 100%100% 的数据,1≤k≤151≤k≤15。

【题目来源】

NOIP 2002 普及组第一题

最开始的代码

#include<stdio.h>
int main()
{
    float sum = 1;
    int k, a = 1;
    scanf("%d", &k);
    while (sum<=k) {
        a = a+1;
        sum = sum + 1.0/a;
    }
    printf("%d\n", a);
    return 0;
}

经过修正精度的代码

#include<stdio.h>
int main()
{
    double sum = 1;
    int k, a = 1;
    scanf("%d", &k);
    while (sum<=k) {
        a = a+1;
        sum = sum + 1.0/a;
    }
    printf("%d\n", a);
    return 0;
}

Nano-ESG数据资源库的构建基于2023年初至2024年秋季期间采集的逾84万条新闻文本,从中系统提炼出企业环境、社会及治理维度的信息。其构建流程首先依据特定术语在德语与英语新闻平台上检索,初步锁定与德国DAX 40成分股企业相关联的报道。随后借助嵌入技术对文本段落执行去重操作,以降低内容冗余。继而采用GLiNER这一跨语言零样本实体识别系统,排除与目标企业无关的文档。在此基础上,通过GPT-3.5与GPT-4o等大规模语言模型对文本进行双重筛选:一方面判定其与ESG议题的相关性,另一方面生成简明的内容概要。最终环节由GPT-4o模型完成,它对每篇文献进行ESG情感倾向(正面、中性或负面)的判定,并标注所涉及的ESG具体维度,从而形成具备时序特征的ESG情感与维度标注数据集。 该数据集适用于多类企业可持续性研究,例如ESG情感趋势分析、ESG维度细分类别研究,以及企业可持续性事件的时序演变追踪。研究者可利用数据集内提供的新闻摘要、情感标签与维度分类,深入考察企业在不同时期的环境、社会及治理表现。此外,借助Bertopic等主题建模方法,能够从数据中识别出与企业相关的核心ESG议题,并观察这些议题随时间的演进轨迹。该资源以其开放获取特性与连续的时间覆盖,为探究企业可持续性表现的动态变化提供了系统化的数据基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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