POJ 1001 Exponentiation

本文介绍了一种处理高精度实数幂运算的方法,通过将实数转换为整数进行计算,有效地解决了小数点位置处理的问题。文章提供了一个完整的C++实现案例,并详细解释了如何通过位移和循环来实现高精度的乘方运算。

给出一个实数x和一个整数n

求x^n

这是一道高精度题,把实数转化为整数后解决,处理小数点位置即可

(破题写了一上午)

#include<cstdio>
#include<algorithm>
#include<cstring>
#include<cmath>
using namespace std;
const int N=1e5+5;
struct name
{
  int s[N],l;
  name(){memset(s,0,sizeof(s));}
  void push()
  {
    int ll=l;
    for(int i=0;i<2*ll;i++)
      {
    s[i+1]+=s[i]/10;
    s[i]%=10;
    if(s[i]!=0) l=max(l,i);
      }
  }
  void pushup(int x)
  {
    s[x+1]+=s[x]/10;
    s[x]%=10;
    if(s[x+1]!=0) l=max(l,x+1);
    if(s[x]!=0) l=max(l,x);
  }
  friend inline name operator *(const name &x,const name &y)
  {
    name ret;
    int l1=x.l,l2=y.l;
    //    for(int i=l1-1;i>=0;i--) printf("%d",x.s[i]);putchar('*');
    //    for(int i=l2-1;i>=0;i--) printf("%d",y.s[i]);putchar('=');
    ret.l=l1+l2;
    for(int i=0;i<l1;i++)
      for(int j=0;j<l2;j++)
    ret.s[i+j]+=x.s[i]*y.s[j],ret.pushup(i+j);
    ret.push();
    //int l3=ret.l;
    //for(int i=l3-1;i>=0;i--) printf("%d",ret.s[i]);putchar('\n');
    return ret;
  }
}a,ans;
name qpow(name x,int y)
{
  name ret=x;y--;
  while(y)
    {
      if(y&1) ret=ret*x;
      x=x*x;
      y>>=1;
    }
  return ret;
}
char str[N],S[N];
int n;
int main()
{
  while(~scanf("%s%d",str,&n))
    {
      int l=strlen(str),pos=-1;
      a.l=0;
      for(int i=l-1,j=0;i>=0;i--,j++)
    {
      if(str[i]=='.')
        {
          pos=j;
          continue;
        }
      a.s[a.l++]=str[i]-'0';
    }
      ans=qpow(a,n);
      l=ans.l;
      //printf("Y%dY\n",pos);
      pos=pos*n;
      //printf("Z%dZ\n",pos);
      int st=0,ed=-1;
      for(int i=l-1,j=0;i>=0;i--,j++)
    {
      if(i==pos-1)S[++ed]='.';
      S[++ed]=ans.s[i]+'0';
      //printf("%d",ans.s[i]);
    }
      //putchar('\n');
      while(S[st]=='0') st++;
      if(pos!=-1)while(S[ed]=='0') ed--;
      if(S[ed]=='.')ed--;
      if(st>ed) putchar('0');
      for(int i=st;i<=ed;i++) printf("%c",S[i]);
      putchar('\n');
    }
  return 0;
}

 

转载于:https://www.cnblogs.com/pigba/p/8984775.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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