杭电2116

本文介绍了一种不使用pow函数而采用数组和连乘法实现2的幂次方计算的方法,以避免整数溢出问题。特别指出,在特定条件下(如k=64时),可以通过检查输入值的符号来间接判断是否发生溢出。

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这题看起来很简单!可我都不知道WA了多少次了,这题不能直接用数学里的pow函数,应该是用数组,然后利用连乘的方法求2的多少次方!不过还有个地方要注意,有好多人都不会想到,故直接提交!还有就是一定要用G++提交,我一开始用c提交,WA了好多次,然后用c++提交,还是错了好多次,最后用G++提交才有用,至于为什么,我也不清楚



#include<cstdio>
#include<cmath>
__int64 a[64],b[64];
int main()
{
    int t,i;
    __int64 n,m,sum,c,d;
    c=0;d=-1;
    for(i=0;i<64;i++)
    {
        a[i]=c;
        b[i]=d;
        c=c*2+1;
        d=d*2;
    }
    while(scanf("%d",&t)!=EOF)
    {
        scanf("%I64d%I64d",&n,&m);
        sum=n+m;
        if(t==64)
        {
            if(n>=0&&m<=0||n<=0&&m>=0)
                printf("WaHaHa\n");
            else if(n>0&&m>0&&sum<=0||n<0&&m<0&&sum>=0)
                printf("Yes\n");
            else
                printf("WaHaHa\n");
            continue;
        }
        if(sum>=b[t-1]&&sum<=a[t-1])
            printf("WaHaHa\n");
        else
            printf("Yes\n");
    }
    return 0;
}

当k=64的时候
我们无法通过上下界来判断是否溢出了
但是我们能通过异常来得出。
比方说a和b都大于0,但是他们的和却小于等于0
或者a和b都小于0,但是他们的和却大于等于0
这些是溢出的表现

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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