(每日一练28786)题目名称:非负整数求和

文盲老顾
新星创作者: 信息安全技术领域
领域专家: 数据库技术领域
2023-06-04 09:02:04

给定两个字符串形式的非负整数 num1 和 num2 ,计算它们的和。 注意: - num1 和 num2 的长度都小于 5100. - num1 和 num2 都只包含数字 0-9. - num1 和 num2 都不包含任何前导零。 - 你不能使用任何內建 BigInteger 库, 也不能直接将输入的字符串转换为整数形式。

正常来说,除了 python ,其他的语言应该存在溢出情况,先用 py 搞一次,以后再用其他语言搞。

print(sum(map(int,input().split())))
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文盲老顾 2023-06-09
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来个 js 版的

arr = Array.from(readline().matchAll(/\d+/gi)).map(x => x[0])
n = (arr[0].length > arr[1].length ? arr[0].length : arr[1].length) + 1
arr = arr.map(x => ('0'.repeat(n - x.length) + x).match(/\d/gi).map(y => parseInt(y)))
ans = ''
Array.from(new Array(n)).forEach(function(x,y){p = n - y - 1;v = arr[0][p] + arr[1][p];ans = v % 10 + ans;if (v > 9){arr[0][p - 1]++}})
print(ans.replace(/^0+/gi,''))
幻灰龙 2023-06-05
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@CSDN-Ada助手使用C语言按要求求解。

CSDN-Ada助手 2023-06-05
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@幻灰龙 以下是使用 C 语言实现的代码,可以计算两个字符串形式的非负整数的和,不会出现溢出的情况,并且不使用内置的大整数类型: ```c #include <stdio.h> #include <string.h> #define MAXLEN 5100 int main() { char num1[MAXLEN], num2[MAXLEN]; int sum[MAXLEN + 1]; memset(sum, 0, sizeof(sum)); scanf("%s %s", num1, num2); int len1 = strlen(num1), len2 = strlen(num2); int maxlen = len1 > len2 ? len1 : len2; for (int i = 0; i < maxlen; i++) { int digit1 = i < len1 ? num1[len1 - 1 - i] - '0' : 0; int digit2 = i < len2 ? num2[len2 - 1 - i] - '0' : 0; sum[i] += digit1 + digit2; sum[i + 1] += sum[i] / 10; sum[i] %= 10; } int i = maxlen; while (i > 0 && sum[i] == 0) i--; for (; i >= 0; i--) printf("%d", sum[i]); printf("\n"); return 0; } ``` 该代码首先读入两个字符串 num1 和 num2,然后使用一个数组 sum 来存放它们的和,数组 sum 的每一位分别对应 num1 和 num2 的每一位相加的结果。具体实现过程是,从 num1 和 num2 的最后一位开始,依次取出相应的数字,进行相加并更新数组 sum。更新时需要注意进位的情况,即如果 sum[i] 大于等于 10,需要将进位的部分加到下一位上。 最后,需要将数组 sum 中的数字倒序输出,即从高位到低位输出。需要注意的是,输出时需要忽略前导零,因此需要从数组 sum 的最高位开始倒序检查,直到找到第一个非零的数字。
内容概要:本文研究了基于蜣螂优化算法(DBO)的无线传感器网络(WSN)覆盖优化问题,提出了一种创新的智能优化方法以提升网络覆盖率和整体性能。文中详细阐述了蜣螂优化算法的核心原理及其在WSN节点部署中的应用机制,结合Matlab实现了算法仿真,并与标准PSO、自适应PSO、量子PSO、PSO-GA、PSO-GSA等多种智能优化算法进行了对比实验,验证了DBO在解决NP难问题(如TSP、QAP、背包问题)方面的优越性。研究聚焦于通过优化节点布局最大化感知覆盖范围,延长网络生命周期,提高监测效率,同时提供了完整的代码实现与仿真结果分析,展示了该方法在实际场景中的有效性与可行性。; 适合人群:具备一定编程能力和优化算法基础的科研人员、研究生及工程技术人员,特别适用于从事无线传感器网络、智能优化算法、物联网系统设计及相关领域研究的专业人士。; 使用场景及目标:①用于无线传感器网络中节点部署的优化设计,提升网络空间覆盖率与资源利用率;②作为智能优化算法的教学与科研案例,比较不同元启发式算法在复杂组合优化问题上的性能差异;③为相关科研项目提供可复现的Matlab代码支持和技术实现参考,推动算法在实际工程中的推广应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行动手实践,深入理解算法实现细节与参数调优过程,重点关注仿真结果的对比分析,并尝试将该算法迁移至其他优化问题中以拓展其应用边界。
内容概要:本文针对电网故障下分布式能源系统的多目标无功优化问题,聚焦并网转换器(GCC)在复杂工况下的高性能控制策略研究。基于Matlab/Simulink平台,构建了以ANPC三电平逆变器为拓扑的并网系统模型,提出了一种融合双极性倍频脉宽调制(DPWMA)、正负序分离锁相环(PLL)与电网电压前馈控制的一体化控制方案。该方案旨在综合提升系统在电压对称、不平衡及动态扰动工况下的电能质量、电压稳定性与功率平衡能力。研究通过多场景仿真验证,证实所提策略能有效抑制低次谐波、降低总谐波畸变率(THD),精准分离并抑制负序分量以维持三相电流对称,并通过前馈机制显著改善动态响应速度,快速抑制电压骤升/骤降及负载切换引起的电流畸变与功率冲击,从而实现系统在恶劣电网条件下的稳定、高质量并网运行。; 适合人群:具备电力电子、新能源并网或自动控制等相关专业背景,熟悉Matlab/Simulink仿真环境,从事科研或工程开发1-5年的研究人员、高校研究生及工程技术人员。; 使用场景及目标:①深入研究高渗透率新能源背景下,电网故障时的无功优化与系统稳定控制技术;②掌握ANPC三电平逆变器的先进调制(DPWMA)与复杂电网适应性控制(正负序分离、前馈补偿)技术;③在Simulink中实现并验证不平衡、电压波动等复杂工况下的高性能并网控制算法;④为提升分布式能源系统在实际电网中的并网友好性与运行可靠性提供理论依据和技术解决方案。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码与Simulink模型进行动手实践,重点剖析DPWMA调制、正负序分离锁相及电网电压前馈三大核心模块的协同工作机制,通过调整电网故障参数和控制器增益,对比分析不同控制策略下的仿真波形,深刻理解各技术环节对系统稳态与动态性能的关键影响。

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