一、高精度"-"演算法
1.1 撰寫高精度"-"，記住下面的內容，代碼也就游刃有余了！
(1) 首先采用高精度"+"同樣的處理方式來存盤大整數
(2) 其次存盤完，考慮如何運算？
二、高精度"-"演算法的核心
2.1 大整數存盤
? 無論是撰寫'+''-''*''/'哪一個，必須保證大整數的存盤格式相同，因為很多時候不僅僅有一個符號的運算，
2.2 減法運算的本質
? 大整數相減：C=A3A2A1A0-B2B1B0,要分兩種情況考慮，如果Ai-Bi-t夠減，則最終的位數為Ai-Bi-t,如果不夠減，最終的位數則為Ai-Bi-t+10,實際上就是(t+10)%10的兩種情況，
2.3 另外我們要知道
(1) 學會判斷處在陣列中的兩個大整數的大小，一般位數不同，長度更長的那個會更大些，如果位數相同，則從最高位比較，也就是陣列的最后一位，
(2) 如果A大于等于B——>直接算，否則——>-(B-A)，
(3) 可能會出現前導零的情況，去除！
(4) 這里處理的是兩個正整數，如果是負整數，一定可以轉換位|A|+|B|或者|A|-|B|，
三、高精度"-"的代碼模板
"""
bool cmp(vector<int> &A,vector<int> &B)//判斷A是否大于等于B
{
if(A.size() != B.size()) return A.size() > B.size();
for(int i=A.size() - 1; i>=0; i--)
if(A[i]!=B[i])
return A[i]>B[i];
return true;
}
"""
}
// C = A - B, 滿足A >= B, A >= 0, B >= 0
vector<int> sub(vector<int> &A, vector<int> &B)
{
vector<int> C;
for (int i = 0, t = 0; i < A.size(); i ++ )
{
t = A[i] - t;
if (i < B.size()) t -= B[i];
C.push_back((t + 10) % 10);//分兩種情況考慮，如果Ai-Bi-t夠減，則最終的位數為Ai-Bi-t,如果不夠減，最終的位數則為Ai-Bi-t+10
if (t < 0) t = 1;
else t = 0;
}
while (C.size() > 1 && C.back() == 0) C.pop_back();//去掉前導零
return C;
}
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