HDOJ 1002 A + B II

本文介绍了一种简化版的高精度加法算法实现方法,通过字符串操作将不同长度的数字进行补零处理,从而避免多种特殊情况的考虑,提高了代码的简洁性和效率。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

题目:高精度加法

思路:之前做过,不过那个时候思路很复杂,代码写得老长,今天重新做,用了一个新的方法,长度短的补足0,这样的话就不用考虑很多种情况了!还有用string的话要注意插入顺序!


#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cmath>
#include <cstring>
#include <algorithm>
#include <string>
#include <map>
#include <vector>
#include <queue>

using namespace std;

int main()
{
    int t;
    scanf( "%d", &t );
    for( int w = 1; w <= t; w++ )
    {
        string n, m;
        string ans;
        cin >> n >> m;
        cout << "Case " << w << ":" << endl;
        cout << n << " + " << m << " = ";
        int len1 = n.length();
        int len2 = m.length();
        if( len1 < len2 )
        {
            for( int i = 0; i < len2 - len1; i++ )
            {
                n = "0" + n;
            }
        }
        else
        {
            for( int i = 0; i < len1-len2; i++ )
            {
                m = "0" + m;
            }
        }
        //cout << n << ' ' << m << endl;
        int carry = 0;
        int len = n.length();
        for( int i = len - 1; i >= 0; i-- )
        {
            int tmp = n[i] + m[i] - 2*'0' + carry;
            carry = tmp / 10;
            ans = char ( tmp%10 + '0' ) + ans;
        }
        if( carry )
        {
            ans = '1' + ans;
        }
        cout << ans << endl;
        if( w != t )
        {
            puts("");
        }
    }
    return 0;
}


内容概要:该论文研究增程式电动汽车(REEV)的能量管理策略,针对现有优化策略实时性差的问题,提出基于工况识别的自适应等效燃油消耗最小策略(A-ECMS)。首先建立整车Simulink模型和基于规则的策略;然后研究动态规划(DP)算法和等效燃油最小策略;接着通过聚类分析将道路工况分为四类,并设计工况识别算法;最后开发基于工况识别的A-ECMS,通过高德地图预判工况类型并自适应调整SOC分配。仿真显示该策略比规则策略节油8%,比简单SOC规划策略节油2%,并通过硬件在环实验验证了实时可行性。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对电动汽车能量管理策略有兴趣的研发人员和技术爱好者。 使用场景及目标:①理解增程式电动汽车能量管理策略的基本原理;②掌握动态规划算法和等效燃油消耗最小策略的应用;③学习工况识别算法的设计和实现;④了解基于工况识别的A-ECMS策略的具体实现及其优化效果。 其他说明:此资源不仅提供了详细的MATLAB/Simulink代码实现,还深入分析了各算法的原理和应用场景,适合用于学术研究和工业实践。在学习过程中,建议结合代码调试和实际数据进行实践,以便更好地理解策略的优化效果。此外,论文还探讨了未来的研究方向,如深度学习替代聚类、多目标优化以及V2X集成等,为后续研究提供了思路。
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