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快速大数运算_快速

快速运算 1.什么是快速 2.快速的“小数”运算 3.高精度(大数)的快速 1.什么是快速 快速,是指在进行运算的时候,用一种快速方法得出答案。...2.快速的“小数”运算 对于系统内置类型的整型,暂且叫他“小数”,这个时候进行快速运算,代码如下: #include #include #include<iostream...用一张图来表示 3.高精度(大数)的快速 上面的代码发现当n的值稍微大一点就不行了,但是用高精度运算就不要有这种限制。...int temp_len = 1; void count_1(long long int* ans, long long int* temp) //计算数组ans*数组temp,实际上就是简单的高精度大数相乘了...count_2(temp); } for (int i = ans_len-1; i >=0; i--) { cout << ans[i]; } return 0; } 如果用不考虑进制的做法话,实际上求大数还是有一定的限制

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    Java矩阵快速实现

    之前做题目喷到一题,自己通过递归求解也能做出来,但是数据量一大超过10000,就基本上凉凉了,所以自己之后一直看了别人的解法,认识到了矩阵快速的好处,自己之前也碰到过,但是只是简单了解了一下,所以什么东西最好还是精一点的好...首先一般的运算,普通的解法就是一次乘,比如说X^12,可能就是简单的12个X相乘,总共计算的c次数就是12次,但是我们可以把12分解成12=4+8,那么只需要计算4次方以及8次方,这样我们一次计算2次方...下面就是详细的代码: import java.util.Scanner; public class Main { public static int [][] figure(int [][]num1...sc.nextInt(); } } int [][]num3=figure(num1, num2); int [][]num4=figure1(num3, 4); } } 通常情况下矩阵快速不会单独使用...,一般都是与动态规划一同使用,毕竟矩阵快速中的矩阵就类似于状态方程。

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    快速和矩阵快速

    看标题:快速和矩阵快速,好像挺高大上。其实并不是很难,快速就是快速求一个数的(一个数的 n 次方)。...其实,就是通过快速的方法。...理解了上面的几点,相信快速就难不到你了。下面来看看矩阵快速: 矩阵快速 其实矩阵快速的思想是和快速一样的,矩阵快速是用于快速求出一个矩阵的 n 次方的方法。...Ok,给定数据测试正确,有了这个函数,我们写矩阵快速的代码就简单了,我们把矩阵看成一个数,矩阵乘法的函数我们已经写好了,那么我们仿照快速的写法,实现矩阵快速: /** * Describe:实现矩阵快速...看代码不难理解利用矩阵快速求方阵的的时间复杂度为O(m^3*logn),m为方阵的行数和列数(方阵相乘的复杂度为 O(m^3),快速的复杂度为 O(logn) )。

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    Java 实现等性:原理与实践

    本文将通过一些实际的代码示例,介绍在 Java 中如何实现等性,结合常见的框架如 Spring Boot、Redis 和 数据库 进行实现。 一、为什么需要等性?...二、实现等性的常见方法 在 Java 中,常见的实现等性的方法包括: 唯一请求标识(Request ID) 数据库主键约束 基于 Redis 的等性 Token 机制 1....代码示例: import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap; public class IdempotencyService { private final...代码示例: import org.springframework.stereotype.Service; import java.util.HashSet; import java.util.Set;...总结 等性是分布式系统中非常重要的设计原则。在 Java 中,可以通过 唯一标识、数据库唯一约束、Redis 锁 和 Token 机制 来实现等性。

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    【集合论】关系运算 ( 关系运算 | 关系运算示例 | 关系运算性质 )

    文章目录 一、关系运算 二、关系运算示例 三、关系运算性质 一、关系运算 ---- 关系 R 的 n 次定义 : R \subseteq A \times A , n \in N \begin...0 = I_A & \\ R^{n +1} = R^n \circ R & ( n \geq 0 ) \end{cases} 关系 R 是 集合 A 上的 二元关系 , R 的 0 次...; 关系 R 的 0 次 : R^0 = I_A , R 关系的 0 次是恒等关系 , 关系图是每个顶点都有环 , 顶点之间没有关系 ; 关系 R 的 1 次 :...: 与 R_2 相同 关系 R 的 5 次 : 与 R_1 相同 关系 R 的 2k 偶数次 ( k=1,2, \cdots ) : 与 R_2 相同 关系 R...的 2k + 1 奇数次 ( k=0,1,2, \cdots ) : 与 R_1 相同 三、关系运算性质 ---- 关系运算性质 : 关系 R 是 集合 A 上的关系 , R

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    【矩阵快速】简单题学「矩阵快速」Ⅱ

    Tag : 「动态规划」、「线性 DP」、「记忆化搜索」、「打表」、「矩阵快速」 写一个函数,输入 n ,求斐波那契(Fibonacci)数列的第 n 项(即 F(N))。...int n) { return cache[n]; } } 时间复杂度:将打表逻辑放到本地执行,复杂度为 ;否则为 , 为常量,固定为 空间复杂度: 矩阵快速...对于数列递推问题,可以使用矩阵快速进行加速,最完整的介绍在 这里 讲过。...将其依赖的状态存成列向量: 目标值 所在矩阵为: 根据矩阵乘法,不难发现: 我们令: 起始时,我们只有 ,根据递推式得: 再根据矩阵乘法具有「结合律」,最终可得: 计算 可以套用「快速

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    mysql 等(什么是等性)

    一、什么是等? 等性:多次调用方法或者接口不会改变业务状态,可以保证重复调用的结果和单次调用的结果一致。...二、使用等的场景 1、前端重复提交 用户注册,用户创建商品等操作,前端都会提交一些数据给后台服务,后台需要根据用户提交的数据在数据库中创建记录。...当消息被其他消费者重新消费时,如果没有等性,就会导致消息重复消费时结果异常,如数据库重复数据,数据库数据冲突,资源重复等。...三、解决方案 通过token 机制实现接口的等性,这是一种比较通用性的实现方法。...总之,当你去设计一个接口的时候,等都是首要考虑的问题,特别是当你负责设计转账、支付这种涉及到 money 的接口,你要格外注意喽!

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    Java大数据方向:入行Java大数据值得吗

    Java语言的精密和强大,使得这门语言在技术开发领域,始终占据着重要的地位,进入大数据时代以来,Java作为大数据开发的主流编程语言,其实力再次得到认可。...很多人也看好Java大数据方向,那么现在入行Java大数据值得吗?前景如何呢? 大数据的趋势,在这几年的发展当中,已经是显而易见了。...7.jpg Java大数据方向,也因此成为很多Java老鸟看好的方向,早先几年行业内的大数据工程师,基本上都是从Java方向转过去的。...毕竟,Java大数据开发的基础,有经验的Java工程师转大数据,可以说是有着明显的优势。...关于Java大数据方向,入行Java大数据值得吗,以上就为大家做了基本的介绍了。大数据方向热度持续持续攀升,看好大数据的前景,就要抓紧时机入行,越是往后,越来越多的人才涌入,竞争也会持续加大。

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    【矩阵快速】简单题学「矩阵快速

    Tag : 「动态规划」、「递归」、「递推」、「矩阵快速」、「打表」 泰波那契序列 Tn 定义如下: T0 = 0, T1 = 1, T2 = 1, 且在 n >= 0 的条件下 Tn+3 = Tn...1) + tribonacci(n - 2) + tribonacci(n - 3); return cache[n]; } } 时间复杂度: 空间复杂度: 矩阵快速...这还是一道「矩阵快速」的板子题。...首先你要对「快速」和「矩阵乘法」概念有所了解。 矩阵快速用于求解一般性问题:给定大小为 的矩阵 ,求答案矩阵 ,并对答案矩阵中的每位元素对 取模。...对于此类的「数列递推」问题,我们可以使用「矩阵快速」来进行加速(比如要递归一个长度为 的数列,线性复杂度会被卡)。 使用矩阵快速,我们只需要 的复杂度。

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    【矩阵快速】简单题学「矩阵快速」Ⅱ

    Tag : 「动态规划」、「线性 DP」、「记忆化搜索」、「打表」、「矩阵快速」 写一个函数,输入 n ,求斐波那契(Fibonacci)数列的第 n 项(即 F(N))。...int n) { return cache[n]; } } 时间复杂度:将打表逻辑放到本地执行,复杂度为 ;否则为 , 为常量,固定为 空间复杂度: 矩阵快速...对于数列递推问题,可以使用矩阵快速进行加速,最完整的介绍在 这里 讲过。...将其依赖的状态存成列向量: 目标值 所在矩阵为: 根据矩阵乘法,不难发现: 我们令: 起始时,我们只有 ,根据递推式得: 再根据矩阵乘法具有「结合律」,最终可得: 计算 可以套用「快速

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