不用加减乘除做加法

本文介绍了一种不使用加号实现两整数相加的方法,通过位运算完成加法操作。提供了Java、C++及汇编语言的实现方式,并展示了自增自减和通过指针实现加法的代码示例。
  1. 位运算
//链接:https://www.nowcoder.com/questionTerminal/59ac416b4b944300b617d4f7f111b215
//来源:牛客网
//Java
public class Solution {
    public int Add(int num1,int num2) {
        while (num2!=0) {
            int temp = num1^num2;
            num2 = (num1&num2)<<1;
            num1 = temp;
        }
        return num1;
    }
}
//C++:
class Solution {
public        
    int Add(int num1, int num2)
    {
        return num2?Add(num1^num2,(num1&num2)<<1):num1;
    }
};
  1. 汇编
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//来源:牛客网
int add(int a, int b)
{
    _asm
    {
        MOV EAX, a
        MOV ECX, b
        ADD EAX, ECX
    }
}
  1. 自增自减
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public class Solution {
    public int Add(int num1,int num2) {
        if(num1>0){
            while(num1--!=0)
                num2++;
        }
        else if(num1<0){
            while(num1++!=0)
                num2--;
        }
        return num2;
    }
}
  1. 通过指针
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//来源:牛客网

class Solution {
public:
    int Add(int num1, int num2)
    {
        char* a = reinterpret_cast<char*>(num1);
        return reinterpret_cast<long>(&(a[num2]));
    }
};
  1. 通过函数
public int Add(int num1, int num2) {
   return Integer.sum(num1, num2);
}

Integer.sum()源码

public static int sum(int a, int b) {
        return a + b;
}
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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