ACM中用Java水高精度需要注意的2个地方

本文介绍了Java中BigDecimal和BigInteger在高精度计算中的应用技巧,包括格式化输出、小数点处理等问题的解决方案,并推荐了一些学习资源。

Java中的 BigDecimal 和 BigInteger 实在是太好用了,比起自己死活用C++敲高精度好得多。

但是一般来说遇到,ACMer会遇到2个问题:

格式化输出问题。

网上一大堆介绍用 NumFormat 和 DecimalFormat 格式化输出的文章,但是用那2个类格式化输出,谈何容易。所以对于用开 C/C++ 的 ACMer 来说,用Java中的 sprintf 吧。

代码:

System.out.printf("%4d", i);

小数点输出问题。话说这个用C++解决也不是一件简单问题,对于 BigInteger or BigDecimal ,一般是转化为 String,再转化为 char[] 进行处理。使用的方法是:

BigInteger sum = new BigInteger("0");
char[] temp = sum.toString().toCharArray();

其实,BigDecimal 里面还有一个函数 toPlainString() ,转化而成的 String 就是用普通计数法的,不会考虑用科学计数法的。所以对于 BigDecimal 的转化用:

BigDecimal obj = new BigDecimal("0.00000001");
char[] out = obj.toPlainString().toCharArray();

用Java水高精度,肯定要学一点点Java的语法的。虽然Eclipse的语法纠正很智能,那个“.”后面弹出来的函数选择框也非常的爽,不过一点点的Java基本语法还是需要的。所以推荐一篇文章:

http://www.cnblogs.com/bless/archive/2008/11/25/1341003.html

Java作为编程语言里面最多人用的语言之一,我觉得,还是应该认真学习下才好。

转载于:https://www.cnblogs.com/noonoo/archive/2011/06/16/2083017.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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