高精度

导入：

　　　　在OI比赛中我们常常面临数据类型选择的难题，浮点型大家都会选择double，一般不会爆范围所

　　以大家也没有什么顾虑，但整型就不一样了，大家习惯了int本人就因为没有开long long无缘省队，在

　　OI界总是流传这么一句话“一场比赛不开long long，十年OI两行泪”可见数据类型选择的重要性，我们

　　都知道int可以处理[-2³¹+1~2³¹-1]内的数据，long long [-2⁶³+1~2⁶³-1],如果数据再大可以用

　　unsiged long long [0~2⁶⁴-1],如果再大那么该怎么办好呢，这就要用到高精度。

算法：

　　　　大家对列竖式应该都会吧，不会的请出门右转问度娘蛤，高精度算法就是模拟这个过程。在高精

　　度算法中要使用3个数组，分别用来存储两个运算数和一个答案，具体过程就不再赘述了，想必大家

　　都会。直接上代码。

加法：

void add()
{
    string s1,s2;
    cin>>s1>>s2;
    la=s1.size();
    lb=s2.size();
    for(int i=0;i<la;i++) a[la-i]=s1[i]-'0'; 
    for(int i=0;i<lb;i++) b[lb-i]=s2[i]-'0';    //逆序位数分离
    int x=max(la,lb)+1;
    int k=0;
    for(int i=1;i<=x;i++)
    {
        c[i]=a[i]+b[i]+k;
        k=c[i]/10;
        c[i]%=10;
    }                                            //模拟竖式 
    if(c[x]==0)x--;                                //如果最后一位没有进位，为0,在正常的书写中没有前导零，不要输出 
    for(int i=x;i;i--)cout<<c[i];
}

 

减法：

void jian()
{
    string s1,s2;
    cin>>s1>>s2;
    la=s1.size();
    lb=s2.size();
    for(int i=0;i<la;i++) a[la-i]=s1[i]-'0';    //我们保证被减数大于减数 
    for(int i=0;i<lb;i++) b[lb-i]=s2[i]-'0';    //逆序位数分离 
    int x=max(la,lb)+1;
    int k=0;
    for(int i=1;i<=x;i++)
    {
        c[i]=a[i]-b[i]-k;
        if(c[i]<0)c[i]+=10,k=1;
        else k=0;
    }                                            //模拟竖式 
    while(c[x]==0&&x)x--;                        //除去前导零        
    for(int i=x;i;i--)cout<<c[i];
}

 

乘法：

void mul()
{
    string s1,s2;
    cin>>s1>>s2;
    la=s1.size();
    lb=s2.size();
    for(int i=0;i<la;i++) a[la-i]=s1[i]-'0'; 
    for(int i=0;i<lb;i++) b[lb-i]=s2[i]-'0';    //逆序位数分离
    int x=la+lb+1;
    int k=0;
    for(int i=1;i<=la;i++)
        for(int j=1;j<=lb;j++)
            c[i+j-1]=a[i]*b[j];                    //模拟竖式 
    for(int i=1;i<=x;i++)
    {
        c[i]+=k;
        k=c[i]/10;
        c[i]%=10;
    }                                            //模拟进位 
    while(c[x]==0)x--;                            //删去前导零 
    for(int i=x;i;i--)cout<<c[i];
}

除法：

　　　在高精度算法中我们一般用减法来模拟除法，这里就不t代码了，因为本人太懒了代码和减法类似。

最后：

　　　　 在高精度算法中有一种比较简单的优化方式——压位，将几位数字压成一位，可以大幅度减少空间

　　复杂度，代码也比较简单，只需要在分离位数,模拟竖式和删去前导零的时候进行调整，但实用性不

　　大，对于一般OI比赛说性价比不大。