大数相乘

任意位数计算的高效算法实现

改变 op1 和 op2 可以实现任意位数的计算,代码如下:

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
#include<string.h>

void calc(char *op1,char *op2)
{
	int i;
	int j;
	int k = 0;
	int re;
	int carry = 0;
	int op1_len = strlen(op1);         //5
	int op2_len = strlen(op2);			//5	
	char *result = (char *)malloc(op1_len + op2_len + 1);
	for(i = 0;i <= op1_len + op2_len;i++)
		result[i] = 0;
	for(i = op1_len - 1;i >= 0;i--)
	{
		for(carry = 0,j = op2_len - 1;j >= 0;j--)
		{
			re = (op1[i] - '0') * (op2[j] - '0') + result[i + j + 1] + carry;
			result[i + j + 1] = (char)(re % 10);
			carry = (char)(re / 10);
		}
//		for(i = 0;i < op1_len + op2_len;i++)
//			printf("%d",result[i]);
//		printf("\n");
		result[i] = (char)carry;
	}
	for(i = 0;result[i] == 0 && i < op1_len + op2_len;i++)
		;
	for(;i < op1_len + op2_len;i++)
		printf("%d",result[i]);
}

int main()
{
	char *op1 = "1234567891011121314151617181920";
	char *op2 = "2019181716151413121110987654321";
	//char *op1 = "10000";
	//char *op2 = "10000";
	char *op3 = "12345";
	//  152399025
	//char *op1 = "99999";
	//char *op2 = "99999";
	// 9999800001
	char *op4 = "54321";
	// 2950771041
	calc(op1,op2);
	return 0;
}


【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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