1016 部分A+B (15 分)

本文详细解析了1016部分A+B题目,介绍了如何通过编程计算两个大整数中特定数字出现次数并求和的方法。示例代码使用C++实现,展示了字符串处理、循环和条件判断等技巧。

1016 部分A+B (15 分)

正整数 A 的“D​A​​(为 1 位整数)部分”定义为由 A 中所有 D​A​​ 组成的新整数 P​A​​。例如:给定 A=3862767,D​A​​=6,则 A 的“6 部分”P​A​​ 是 66,因为 A 中有 2 个 6。

现给定 A、D​A​​、B、D​B​​,请编写程序计算 P​A​​+P​B​​。

输入格式:

输入在一行中依次给出 A、D​A​​、B、D​B​​,中间以空格分隔,其中 0<A,B<10​10​​。

输出格式:

在一行中输出 P​A​​+P​B​​ 的值。

输入样例 1:

3862767 6 13530293 3

输出样例 1:

399

输入样例 2:

3862767 1 13530293 8

输出样例 2:

0

 pow函数:https://blog.youkuaiyun.com/yuanbo_shaw/article/details/79511132

pow() 函数用来求 x 的 y 次幂(次方),x、y及函数值都是double型 ,其原型为:
    double pow(double x, double y);

#include <iostream>
#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;

int main()
{
    char a[100000],b[100000];
    int da,db;
    cin>>a>>da>>b>>db;
    int length1=strlen(a);
    int length2=strlen(b);
    int cnt1=0,cnt2=0;
    for(int i=0;i<length1;i++)
    {
        if(a[i]-'0'==da)
        {
            cnt1++;
        }

    }
    for(int i=0;i<length2;i++)
    {
        if(b[i]-'0'==db)
        {
            cnt2++;
        }
    }
    int pa=0,pb=0;
    while(cnt1)
    {
        pa=pa+da*pow(10.0,cnt1-1);
        cnt1--;
    }
    while(cnt2)
    {
        pb=pb+db*pow(10.0,cnt2-1);
        cnt2--;
    }
    cout<<pa+pb;
    return 0;
}

 

内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
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