HDU 1002 A + B Problem II

本文介绍了一种处理大数加法的算法实现,通过字符数组而非传统的整型数据进行运算,解决了大数运算的问题。文章详细展示了如何读取两个大数,进行逐位相加并处理进位,最终输出计算结果。

Problem Description
I have a very simple problem for you. Given two integers A and B, your job is to calculate the Sum of A + B.

Input
The first line of the input contains an integer T(1<=T<=20) which means the number of test cases. Then T lines follow, each line consists of two positive integers, A and B. Notice that the integers are very large, that means you should not process them by using 32-bit integer. You may assume the length of each integer will not exceed 1000.

Output
For each test case, you should output two lines. The first line is “Case #:”, # means the number of the test case. The second line is the an equation “A + B = Sum”, Sum means the result of A + B. Note there are some spaces int the equation. Output a blank line between two test cases.

Sample Input
2
1 2
112233445566778899 998877665544332211
Sample Output
Case 1:
1 + 2 = 3

Case 2:
112233445566778899 + 998877665544332211 = 1111111111111111110

#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <algorithm>
using namespace std;
int main()
{
 int t;
 scanf("%d",&t);
 for(int k=1;k<=t;k++)
 {
  char a[1010],b[1010];//数值太大,不能以int、long等输入
  int sum[1010]={0};//初始化sum数组,方便后续做加法时进位
  scanf("%s %s",a,b);
  int lena=strlen(a);//计算数组长度
  int lenb=strlen(b);
  if(lena>=lenb)//判断哪个大数位数大
  {
   int i,j;
   for(i=lena-1,j=lenb-1;i>=0,j>=0;i--,j--)//从后往前加
   {
    sum[i+1]+=(a[i]-'0')+(b[j]-'0');//把字符串转换成数字后加到sum数组里
    if(sum[i+1]>9)//判断是否需要进位
    {
     sum[i+1]-=10;//i+1是因为不知道最后是否需要进位,提前留出位置
     sum[i]=1;
    }
   }
   for(;i>=0;i--) 
   {
    sum[i+1]+=(a[i]-'0');
    if(sum[i+1]>9)
    {
     sum[i+1]-=10;
     sum[i]=1;
    }
   } 
  }
  else
  {
   int i,j;
   for(i=lenb-1,j=lena-1;i>=0,j>=0;i--,j--)
   {
    sum[i+1]+=(b[i]-'0')+(a[j]-'0');
    if(sum[i+1]>9)
    {
     sum[i+1]-=10;
     sum[i]=1;
    }
   }
   for(;i>=0;i--) 
   {
    sum[i+1]+=(b[i]-'0');
    if(sum[i+1]>9)
    {
     sum[i+1]-=10;
     sum[i]=1;
    }
   } 
  }
  printf("Case %d:\n%s + %s = ",k,a,b);
  if(sum[0]==0&&sum[1]==0)//结果是0,特殊处理
   printf("0");
  else if(sum[0]==0)//第一位是0
   for(int i=1;i<=max(lena,lenb);i++)
    printf("%d",sum[i]);
  else//第一位不是0
   for(int i=0;i<=max(lena,lenb);i++)
    printf("%d",sum[i]);
  if(k!=t) printf("\n\n");//注意题目中格式要求
  else printf("\n");
 }
    return 0;
} 
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值