1010 Radix 【模拟+二分】

本文探讨了如何解决一个有趣的数学问题:给定两个数和其中一个数的进制,如何找出另一个数的进制使得两数相等。通过将已知进制的数转换为十进制,再使用二分查找法寻找未知数的进制,解决了一个可能超过long long数据范围的问题。

题目传送门

Given a pair of positive integers, for example, 6 and 110, can this equation 6 = 110 be true? The answer is yes, if 6 is a decimal number and 110 is a binary number.

Now for any pair of positive integers N​1​​ and N​2​​, your task is to find the radix of one number while that of the other is given.

Input Specification:

Each input file contains one test case. Each case occupies a line which contains 4 positive integers:


N1 N2 tag radix

Here N1 and N2 each has no more than 10 digits. A digit is less than its radix and is chosen from the set { 0-9, a-z } where 0-9 represent the decimal numbers 0-9, and a-z represent the decimal numbers 10-35. The last number radix is the radix of N1 if tag is 1, or of N2 if tag is 2.

Output Specification:

For each test case, print in one line the radix of the other number so that the equation N1 = N2 is true. If the equation is impossible, print Impossible. If the solution is not unique, output the smallest possible radix.

Sample Input 1:

6 110 1 10

Sample Output 1:

2

Sample Input 2:

1 ab 1 2

Sample Output 2:

Impossible

题目大意:输入两个数a,b,指定其中某个数是几进制数,若要使a=b,那么另一个数应该是几进制数,若有多个答案,输出最小的,若没有,输出Improssible

解题思路:首先将已知进制的数转换为十进制数,然后二分查找另一个数可能的进制数,注意进制可能大于36,数据范围可能超ll

AC代码:

#include <iostream>
#include <map>
using namespace std;
typedef long long ll;
string a,b;
map <char,ll> m;
int judge(ll w,ll val)
{
    ll sum=0;
    for(int i=0;i<b.size();i++){
        sum=sum*w+m[b[i]];
        if(sum>val||sum<0) return 1;//若数据范围超ll,则sum为负值
    }
    if(sum==val) return 0;
    else return -1;
}
int main()
{
    string s,t;
    int flag,radix;
    ll cnt=0;
    for(char i='0';i<='9';i++,cnt++) m[i]=cnt;
    for(char i='a';i<='z';i++,cnt++) m[i]=cnt;
    cin>>s>>t>>flag>>radix;
    if(flag==1) { a=s;b=t; }
    else { a=t;b=s; }
    ll num=0;
    for(int i=0;i<a.size();i++){
        num=num*radix+m[a[i]];
    }
    ll maxx=0;
    for(int i=0;i<b.size();i++){
        maxx=max(maxx,m[b[i]]);
    }
    ll l=maxx+1,r=num+1;
    ll ans=0;
    while(l<=r){
        ll mid=(l+r)>>1;
        int f=judge(mid,num);
        if(f==0) {
            ans=mid;
            break;
        }
        else if(f==1) r=mid-1;
        else l=mid+1;
    }
    if(ans){
        if(b.size()==1) ans=maxx+1;
        cout<<ans<<endl;
    }
    else cout<<"Impossible"<<endl;
    return 0;
}

 

内容概要:本文介绍了一种基于蒙特卡洛模拟和拉格朗日优化方法的电动汽车充电站有序充电调度策略,重点针对分时电价机制下的分散式优化问题。通过Matlab代码实现,构建了考虑用户充电需求、电网负荷平衡及电价波动的数学模【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)型,采用拉格朗日乘子法处理约束条件,结合蒙特卡洛方法模拟大量电动汽车的随机充电行为,实现对充电功率和时间的优化分配,旨在降低用户充电成本、平抑电网峰谷差并提升充电站运营效率。该方法体现了智能优化算法在电力系统调度中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事新能源汽车、智能电网相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①研究电动汽车有序充电调度策略的设计与仿真;②学习蒙特卡洛模拟与拉格朗日优化在能源系统中的联合应用;③掌握基于分时电价的需求响应优化建模方法;④为微电网、充电站运营管理提供技术支持和决策参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注目标函数构建、约束条件处理及优化求解过程,可尝试调整参数设置以观察不同场景下的调度效果,进一步拓展至多目标优化或多类型负荷协调调度的研究。
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