43. Multiply Strings

字符串大数乘法实现
本文介绍了一种不使用内置大数库或直接转换为整数的方法来计算两个非负整数的乘积。通过字符串表示这些整数,并利用逐位相乘再累加的方式,实现了大数间的乘法运算。

Given two non-negative integers num1 and num2 represented as strings, return the product of num1 and num2.

Note:

  1. The length of both num1 and num2 is < 110.
  2. Both num1 and num2 contains only digits 0-9.
  3. Both num1 and num2 does not contain any leading zero.
  4. You must not use any built-in BigInteger library or convert the inputs to integer directly.

 1 class Solution
 2 {
 3 public:
 4     string multiply(string num1, string num2)
 5     {
 6         vector<int> vi(num1.size() + num2.size(), 0);
 7         for(int i = 0; i < num1.size(); ++ i)
 8             for(int j = 0; j < num2.size(); ++ j)
 9                 vi[i + j] += (num1[num1.size() - i - 1] - '0') * (num2[num2.size() - j- 1] - '0');
10 
11         for(int i = 0, c = 0; i < vi.size(); ++ i)
12         {
13             int num = vi[i] + c;
14             vi[i] = num % 10;
15             c = num / 10;
16         }
17 
18         string s = "";
19         int i = vi.size();
20         while(-- i >= 0 && vi[i] == 0);
21         if(i < 0)
22             s = "0";
23         else
24             for( ; i >= 0; -- i)
25                 s += vi[i] + '0';
26 
27         return s;
28     }
29 };

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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