HDU 1715 使用大数模板

本文详细介绍了如何使用C++编程语言编写一个函数来生成斐波那契数列,并通过输入指定位置的数值来获取对应数列中的元素。程序首先初始化数列前两个值,然后通过循环计算后续值直至指定位置。最后,程序通过读取用户输入的数值来确定输出哪个位置的斐波那契数。本文提供了完整的代码实现和运行示例。
#include <iostream>
#include <string>
using namespace std;

string Add(string fNum,string sNum)
{
	if( fNum.length() < sNum.length() ) fNum.swap(sNum);
	string A = "0";
	A += fNum;
	for ( int i=1;i<=fNum.length();i++)
		if(i<=sNum.length())
			A[A.length()-i]+=sNum[sNum.length()-i]-'0';
	for( int i=1;i<A.length();i++)
	{
		if(A[A.length()-i]>'9')
		{ A[A.length()-i]-=10;A[A.length()-i-1]+=1; }
	}
	while(A[0]=='0') A.erase(0,1);
	return A;
}

string F[1001] = { "0", "1", "1" };
void setNum ()
{
	for ( int i = 3; i != 1001; ++ i )
	{
		F[i] = Add ( F[i-1] , F[i-2] ) ; 
	}  
}
int main ()
{
	int T;
	setNum ();
	while ( cin >> T )
	{
		while ( T -- )
		{
			int N;
			cin >> N;
			cout << F[N] << endl; 
		}
	}
	return 0; 
}

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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