目录 1.分治求x的n次方思路 2.c++代码实现 内容 1.分治求x的n次方思路T(n)=Θ(lgn) 为了计算乘方数a^n,传统的做法(所谓的Naive algorithm)就是循环相乘n次,算法效率为Θ(n).但是如果采用分治法的思想,算法效率可以提高到Θ(lgn),如下图所示. 2.c++代码实现 Power.h #ifndef POWER_HH #define POWER_HH template<typename T> class Power { public: T Power_Co

12:计算2的N次方 总时间限制:  1000ms 内存限制:  65536kB 描述 任意给定一个正整数N(N<=100),计算2的n次方的值. 输入 输入一个正整数N. 输出 输出2的N次方的值. 样例输入 5 样例输出 32 提示 高精度计算 思路: 模拟: 来,上代码: #include<cstdio> using namespace std; int n; ]; int main() { s[]=; scanf("%d",&n); ;i<=n;

总时间限制:  1000ms 内存限制:  65536kB 描述 任意给定一个正整数N(N<=100),计算2的n次方的值. 输入 输入一个正整数N. 输出 输出2的N次方的值. 样例输入 5 样例输出 32 提示 高精度计算 代碼實現: #include<cstdio> ],ans[]={,}; int main(){ scanf("%d",&n); while(n--){ ;i<=ans[];i++){ ans[i]=ans[i]*+fz[i];fz

1.链接地址: http://bailian.openjudge.cn/practice/2809/ 2.题目: 总时间限制: 1000ms 内存限制: 65536kB 描述 任意给定一个正整数N(N<=100),计算2的N次方的值. 输入 输入只有一个正整数N. 输出 输出2的N次方的值. 样例输入 5 样例输出 32 提示 高精度计算 3.思路: 数据较弱,直接利用高精度乘法计算即可 4.代码: #include <string> #include <cstdio> #i

C代码如下: #include <stdio.h> int func1(int n) { <<n; } int func2(int n) { ) { ; } )*; } int func3(int n) { , i; ; i<n; i++) { c*=; } return c; } int main(void) { ; printf("func1计算2的%d次方为:%d\n", n, func1(n)); printf("func2计算2的%d次

12:计算2的N次方 查看 提交 统计 提问 总时间限制:  1000ms 内存限制:  65536kB 描述 任意给定一个正整数N(N<=100),计算2的n次方的值. 输入 输入一个正整数N. 输出 输出2的N次方的值. 样例输入 5 样例输出 32 提示 高精度计算 #include<iostream> #include<cmath> #include<cstdio> #include<cstring> using namespace std;

/*计算2的i次方之和*/ #include<stdio.h> #include<math.h>/*调用math.h文件中的函数*/ int main(void) { int n,i,power; double product; printf("Enter n:");/*输入提示*/ scanf("%d",&n); product=;/*设product的初始值为0*/ ;i<=n;i++){ power=pow(,i); pr

​ 本文是通过例子学习C++的第四篇,通过这个例子可以快速入门c++相关的语法. 1.乍一看题目非常简单,简单思考一下,可以通过for循环实现: #include <iostream> using namespace std; int main() { int num = 1; for(int i=0;i<64;i++){ num *= 2; } cout<<"2的64次方是"<<num; return 0; } 然而,代码运行后,得到的结果是

本文是通过例子学习C++的第五篇,通过这个例子可以快速入门c++相关的语法. 1.上篇回顾 在上一篇中,我们通过字符数组计算264次方: 通过例子进阶学习C++(四)计算2的64次方 带着这个问题:为什么用字符数组,不用整数数组,开始本文. 2.先计算1+2+3+...100的和并总结规律 本题目直接实现,有点复杂,我们先计算1+2+3+...100的和,总结规律后再来计算. 这个是一个经典的循环问题,可以用for.while.do-while求和. #include<iostream> us

题目相关 [题目描述] 任意给定一个正整数N(N≤100),计算2的n次方的值. [输入] 输入一个正整数N. [输出] 输出2的N次方的值. [输入样例] 5 [输出样例] 32 分析 本题考察的是大数乘法.需要注意观察数据范围,int的范围极限接近\(2^{31}\) ,本题中N的范围使得最后的数值会超过int范围极限,甚至是long long范围极限.那么此时可以采用高精度乘法的思想来进行处理. 并且,这一题是求2的次方值,只需将值与2相乘即可.实际上是一个高精数字与整数数字相乘.模拟竖式

2的N次方 注意:这里在处理的时候并没有用循环来处理,而是用移位的做法.    n<<4  就是 n*2^4    ,所以在本例中只需要写 1<<time  (time是要求的精度). #include <stdio.h> #include <stdlib.h> int main(){ int time; printf("要求出2的多少次方:"); scanf("%d",&time) ; <<tim

题目描述 老傻非常喜欢购买理财产品,而且这款理财产品被推销人员吹得特别高,对于贪财的老傻来说正中下怀,于是在心里盘算着买了它,自己就是亿万富豪,现需要你编写一个程序,帮老傻计算其收益,老傻的投入是R(0<R<99.999),经过n个月后其精确收益为R^n(R的n次方,n<=30). 输入描述 第一行是测试数据组数T,每组数据占一行,对应于R和n 输出描述 对于每组测试数据,输出一行R^n的精确值.首尾无意义的0不要输出,如果是整数,则不要输出小数点. 样例输入 2 95.123 12 0

题目描述: 给定一个double类型的浮点数base和int类型的整数exponent.求base的exponent次方. 输入: 输入可能包含多个测试样例.对于每个输入文件,第一行输入一个整数T,表示测试案例的数目,接下来的T行每行输入一个浮点数base和一个整数exponent,两个数中间用一个空格隔开. 输出: 对应每个测试案例,输出一个浮点数代表答案,保留两位小数即可. 样例输入: 样例输出: 1.00e+00f INF 1.00e+00f 2.49e+00f 5.00e-01f 解题思

package study; import java.util.*; import java.math.*; public class study { public static void main(String[] args){ System.out.println("输入一个n"); Scanner in=new Scanner(System.in); String a=in.next(); BigInteger n=new BigInteger(a); System.out.pr

我们在做数据系统的时候,经常会用到模糊搜索,但是,数据库提供的模糊搜索并不具备按照相关度进行排序的功能. 现在提供一个比较两个字符串相似度的方法. 通过计算出两个字符串的相似度,就可以通过Linq在内存中对数据进行排序和筛选,选出和目标字符串最相似的一个结果. 本次所用到的相似度计算公式是 相似度=Kq*q/(Kq*q+Kr*r+Ks*s) (Kq > , Kr>=,Ka>=) 其中,q是字符串1和字符串2中都存在的单词的总数,s是字符串1中存在,字符串2中不存在的单词总数,r是字符串2

通过 采集系统 我们采集了大量文本数据,但是文本中有很多重复数据影响我们对于结果的分析.分析前我们需要对这些数据去除重复,如何选择和设计文本的去重算法?常见的有余弦夹角算法.欧式距离.Jaccard相似度.最长公共子串.编辑距离等.这些算法对于待比较的文本数据不多时还比较好用,如果我们的爬虫每天采集的数据以千万计算,我们如何对于这些海量千万级的数据进行高效的合并去重.最简单的做法是拿着待比较的文本和数据库中所有的文本比较一遍如果是重复的数据就标示为重复.看起来很简单,我们来做个测试,就拿最简单的

1,使用<<计算2的N次方 1 2 var value = 1<<4  //2的4次方 var value = 1<<Int(arc4random_uniform(5))  //2的0~4随机次方(包括0,4)

编译最近的协同过滤算法皮尔逊相似度计算.下顺便研究R简单使用的语言.概率统计知识. 一.概率论和统计学概念复习 1)期望值(Expected Value) 由于这里每一个数都是等概率的.所以就当做是数组或向量中全部元素的平均数吧.能够使用R语言中函数mean(). 2)方差(Variance) 方差分为population variance整体方差和sample variance样本方差,差别是整体方差除以N,样本方差除以N-1. 数理统计中经常使用样本方差,R语言的var()函数计算的也是样本

整理了一下最近对协同过滤推荐算法中的皮尔森相似度计算,顺带学习了下R语言的简单使用,也复习了概率统计知识. 一.概率论和统计学概念复习 1)期望值(Expected Value) 因为这里每个数都是等概率的,所以就当做是数组或向量中所有元素的平均数吧.可以使用R语言中函数mean(). 2)方差(Variance) 方差分为population variance总体方差和sample variance样本方差,区别是总体方差除以N,样本方差除以N-1. 数理统计中常用样本方差,R语言的var()

余弦相似度计算字符串相似率 功能需求:最近在做通过爬虫技术去爬取各大相关网站的新闻,储存到公司数据中.这里面就有一个技术点,就是如何保证你已爬取的新闻,再有相似的新闻 或者一样的新闻,那就不存储到数据库中.(因为有网站会去引用其它网站新闻,或者把其它网站新闻拿过来稍微改下内容就发布到自己网站中). 解析方案:最终就是采用余弦相似度算法,来计算两个新闻正文的相似度.现在自己写一篇博客总结下. 一.理论知识 先推荐一篇博客,对于余弦相似度算法的理论讲的比较清晰,我们也是按照这个方式来计算相似度的.网

1. 文本相似度计算-文本向量化 2. 文本相似度计算-距离的度量 3. 文本相似度计算-DSSM算法 4. 文本相似度计算-CNN-DSSM算法 1. 前言 之前介绍了DSSM算法,它主要是用了DNN的结构来对数据进行降维度,本文用CNN的结构对数据进行降维. 2. CNN-DSSM CNN-DSSM在DSSM的基础上改进了数据的预处理和深度 2.1 CNN-DSSM架构 CNN-DSSM的架构图如下: 输入:\(Query\)是代表用户输入,\(document\)是数据库中的文档. wor