HDU 1042(数论)

N!

Time Limit: 10000/5000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 262144/262144 K (Java/Others)
Total Submission(s): 84572    Accepted Submission(s): 24941


Problem Description
Given an integer N(0 ≤ N ≤ 10000), your task is to calculate N!
 

Input
One N in one line, process to the end of file.
 

Output
For each N, output N! in one line.
 

Sample Input
1 2 3
 

Sample Output
1 2 6
题意: 给你一个数,你要求出他的阶乘。
思路: 因为n最大为10000,,,所以肯定不能 用普通的阶乘,,那么这里就用到了大数的阶乘, 我们用一个a数组表示这个大数(n的阶乘) 的每一位,,而阶乘的过程实际上就是我们模拟乘法的过程,5的阶乘为120 也就是 24*5 当24*5 时 ,我们先要 4*5 得到 20
然后该位 保留 0 进位 2 而下一位 2*5 +2(进位) 得到12 保留2 这里发现 乘到 最高位 还需要进位,那么 我们就将
最高位high++ a[high]=进位。
代码中 的out 就是每一位的结果 24 20 in 就是进位。
代码:
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<iostream>
#include<algorithm>
#define N 40000

using namespace std;

int a[N];

int main()
{
	int n;
	int high;
	int out;//每一位的乘i的结果数 
	int in;  //判断是否进位. 
	while(scanf("%d",&n)!=EOF)
	{
		memset(a,0,sizeof(a));
		a[0]=1;
		high=1;
		in=0;
		for(int i=1;i<=n;i++)
		{
			for(int j=0;j<high;j++)
			{
				out=a[j]*i+in;
				a[j]=out%10;
				in=out/10;
			}
			while(in)
			{
				a[high++]=in%10;
				in/=10;
			}
		}
		for(int i=high-1;i>=0;i--) printf("%d",a[i]);
		printf("\n");
	}
	return 0;
}


 
内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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