[Leetcode]Number of 1 Bits

本文分享了一道LeetCode位操作题目“计算整数中1的个数”的两种高效解法。第一种方法通过不断右移判断每一位是否为1;第二种方法利用n-1与n进行与运算的特点巧妙地去除最低位的1,直至n变为0,实现快速计数。

那个...暑期实习(打杂),空闲的时候就把leetcode翻出来刷几道。距离上次写博客已经4个月了!

每次自己写完代码,在和网上的大神一对比总会自愧不如。但同时又可以发现很多让人眼前一亮的解法,精神总会为之一振!

题目链接在此

Write a function that takes an unsigned integer and returns the number of ’1' bits it has (also known as the Hamming weight).

For example, the 32-bit integer ’11' has binary representation 00000000000000000000000000001011, so the function should return 3.


解法来自这位大神

(1)解法1:右移

class Solution {
public:
    int hammingWeight(uint32_t n) {
       int count = 0;
    while(n)
    {
        if(n & 1)
            count ++;

        n = n >> 1;
    }

    return count;
    }
};

解法2:简直高能!

假设n=1111000111000 那n-1 = 1111000110111, (n-1) & n = 1111000110000,刚好把最后一个1给干掉了。也就是说,(n-1)&n 刚好会从最后一位开始,每次会干掉一个1。这样速度就比下面的快了。有几个1,就会执行几次。

class Solution {
public:
    int hammingWeight(uint32_t n) {
        int count = 0;

    while (n)
    {
        ++ count;
        n = (n - 1) & n;
    }

    return count;
    }
};



这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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