二的乘方

描述:

给出一个整数n,返回2的从0到n的所有乘方的数组。

例如:

n = 0 -> 2^0 -> [1]

n = 1 -> 2^0, 2^1 -> [1,2]

n = 2 -> 2^0, 2^1, 2^2 -> [1,2,4]

MyCode:

using System.Numerics;


public class Kata
{
  public static BigInteger[] PowersOfTwo(int n)
  {
    BigInteger[] ret = new BigInteger[n+1];//定义一个要返回的数组

    for(int i = 0;i <= n;i++)//利用for循环把每个2的乘方值赋给数组
    {
      ret[i]= BigInteger.Pow(2,i);//BigInteger.Pow(底数,指数)
    }
    return ret;
  }
}

CodeWar:

using System.Numerics;
using System.Linq;

public class Kata
{
  public static BigInteger[] PowersOfTwo(int n)
  {
    using System.Linq;
using System.Numerics;

public class Kata
{
  public static BigInteger[] PowersOfTwo(int n)
  {
    return Enumerable.Range(0, n+1).Select(x => BigInteger.Pow(2, x)).ToArray();
  }
}
  }
}
### 原理 约束最小乘方滤波是一种基于最小乘方准则的图像滤波方法,该方法仅依赖均值与方差便可以估算出最好复原效果,有效克服逆波算法的不稳定性,并在应用滤波过程中加入一些额外的约束条件,以改善噪声去除效果[^1][^2]。 ### 应用 约束最小乘方滤波在图像领域主要用于图像去噪与恢复,能够对受到噪声干扰的图像进行有效的去噪还原处理,从而改善图像质量[^2]。 ### 实现方法 以Python为例,使用约束最小乘方滤波法对图像进行去噪还原的实现步骤可能如下(以下为示例代码框架): ```python # 导入相关模块 import numpy as np import cv2 from scipy import signal # 读取图像 image = cv2.imread('your_image.jpg', 0) # 假设存在一个退化函数H和噪声N,这里简单示例 # 生成退化函数H(这里简单用一个低通滤波器代替) rows, cols = image.shape crow, ccol = rows // 2, cols // 2 H = np.zeros((rows, cols), np.float32) d0 = 30 for i in range(rows): for j in range(cols): d = np.sqrt((i - crow) ** 2 + (j - ccol) ** 2) if d <= d0: H[i, j] = 1 # 傅里叶变换 f = np.fft.fft2(image) fshift = np.fft.fftshift(f) # 应用退化函数 gshift = fshift * H # 逆傅里叶变换 g = np.fft.ifftshift(gshift) g = np.fft.ifft2(g) g = np.abs(g) # 这里省略约束最小乘方滤波的具体实现代码,因为其较为复杂 # 通常需要根据具体的约束条件和算法进行编写 # 显示结果 cv2.imshow('Original Image', image.astype(np.uint8)) cv2.imshow('Degraded Image', g.astype(np.uint8)) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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