Programming Ability Test学习 1017. A除以B (20)

本文介绍了一个算法题目——1017.A除以B, 该题目要求实现一个能够处理大整数除法的算法,具体而言,A为一个不超过1000位的正整数,B为1位正整数,需输出商数Q和余数R。文章给出了具体的输入输出格式及示例,并提供了一段完整的C语言实现代码。

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1017. A除以B (20)

时间限制
100 ms
内存限制
65536 kB
代码长度限制
8000 B
判题程序
Standard
作者
CHEN, Yue

本题要求计算A/B,其中A是不超过1000位的正整数,B是1位正整数。你需要输出商数Q和余数R,使得A = B * Q + R成立。

输入格式:

输入在1行中依次给出A和B,中间以1空格分隔。

输出格式:

在1行中依次输出Q和R,中间以1空格分隔。

输入样例:
123456789050987654321 7
输出样例:
17636684150141093474 3








#include <stdio.h>
#include <math.h>
#include<string.h>
#include<stdlib.h>
int main()
{
char a[1024];
memset(a,0,sizeof(a));
int a1[1024];
scanf("%s",a);
getchar();
char bcs=getchar();
int bcs1=bcs-'0';
for(int i=0;i<strlen(a);i++){a1[i]=a[i]-'0';}

char get1[1024];
memset(get1,0,sizeof(get1));
int mengduo=0;//余数
int y=0;
for(int i=0;i<strlen(a);i++)
{
int k=mengduo*10+a1[i];
int kk=k/bcs1;
get1[y++]=kk+'0';
mengduo=k%bcs1;
}

if(get1[0]=='0'){//如果得到的是00001234,只输出1234
int l=0;
while(get1[l]=='0'&&get1[l+1]=='0')l++;
if(l==strlen(get1)-1)printf("0");
else{
for(int i=l+1;i<strlen(get1);i++)
printf("%c",get1[i]);
}

printf(" ");
printf("%d\n",mengduo);
}
else //得到的是12345诸如
{
for(int i=0;i<strlen(get1);i++)
printf("%c",get1[i]);
printf(" ");
printf("%d\n",mengduo);
}
return 0;
}

转载于:https://www.cnblogs.com/a842297171/p/4485430.html

内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性和可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节和全局趋势,显著提升预测精度和泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,并提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层和输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究和应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制和Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度和模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例和详细的模型描述有助于读者快速理解和复现该项目,促进学术和技术交流。建议读者在实践中结合自己的数据集进行调试和优化,以达到最佳的预测效果。
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