[Quora] What is the most elegant line of code you've seen?

本文汇集了多位专家分享的经典算法及编程技巧,包括位操作、欧几里得算法、二分查找、快速逆平方根等,涵盖了高效计算和数据处理的方法。

@Murtaza Aliakbar:

// Counting # bits set in 'v', Brian Kernighan's way
for (c = 0; v; c++)    v &= v - 1;
@Joshua Seims:

Euclid's Greatest Common Divisor algorithm (considered the oldest historical algorithm):

function (a, b) { return b ? gcb(b, a % b) : a; }
@Pradeep George Mathias:

Binary Search (The main "elegant" point is in line 3.)

int lo = 0, hi = N;
for (int mid = (lo + hi) / 2; hi - lo > 1; mid = (lo + hi) / 2)
    (arr[mid] > x ? hi : lo) = mid;
return lo;
// assuming N < 2^30, else "(lo + hi)" may overflow int
// can be worked around using lo + ( hi - lo) / 2

@Ravi Tandon:

Checking whether a (natural number > 1) is a power of two or not

return (!(x & (x - 1)));

@Vinay Bajaj

Swaps A and B:

A = A + B - (B = A);
@Jesse Tov:

while (*s++ = *t++);
(揸枪注:这是复制字符串的代码,在《C程序设计语言》那本书里。)
@Sugavanesh Balasubramanian:

Not exactly a line of code, but this is a terminal command 

(*Disclaimer: Don't ever try this command! - Reference: :(){ :|:& };:)

:(){ :|:& };:
@Chetan bademi:

Inverse square roots are used to compute angles of incidence and reflection for lighting and shading in computer graphics. This code uses integer operations, avoiding computationally expensive floating point operations, which makes it four times faster than normal floating point division. 

float FastInvSqrt(float x) {
    float xhalf = 0.5f * x;
    int i = *(int*) &x;                 // evil floating point bit level hacking
    i = 0x5f3759df - (i >> 1);          // what the fuck?
    x = *(float*) &i;
    x = x * (1.5f - (xhalf * x * x));
    return x;
}
@Thomas Le Feuvre:

One line sudoku solver(python)

def r(a):i=a.find('0');~i or exit(a);[m in[(i-j)%9*(i/9^j/9)*(i/27^j/27|i%9/3^j%9/3)or a[j]for j in range(81)]or r(a[:i]+m+a[i+1:])for m in'%d'%5**18]from sys import*;r(argv[1])
This is a  recursive algorithm for solving a sudoku. I don't think it's incredibly efficient though. It's a fun  one to work out what it's doing. If you are wanting to see a deep explanation of it see here:http://stackoverflow.com/questions/201461/shortest-sudoku-solver-in-python-how-does-it-work

@Brien Colwell:

For a 64-bit integer x,

for m in [0xff51afd7ed558ccdL, 0xc4ceb9fe1a85ec53L, 1]: x = (x ^ (x >>> 33)) * m
Applies t h e M urmurHash3 b it avalan che to generate a near-uniform distribution for x drawn from nearly any input distribution. Useful for uniformly distributing processing and data, much more efficient than md5 and other deep hashes.

@Jiten Thakkar:

while(x-->0) { /* Do something */ }
This gives a feeling of x tends to 0.

暂时就摘录这么多吧。这些都是我相对能看懂的语言写的代码,原文里还有perl和Haskell写的代码,因为我不懂,所以就没有贴出来了。对整个问题的答案有兴趣的朋友可以访问这里

物联网通信协议测试是保障各类设备间实现可靠数据交互的核心环节。在众多适用于物联网的通信协议中,MQTT(消息队列遥测传输)以其设计简洁低能耗的优势,获得了广泛应用。为确保MQTT客户端服务端的实现严格遵循既定标准,并具备良好的互操作性,实施系统化的测试验证至关重要。 为此,采用TTCN-3(树表结合表示法第3版)这一国际标准化测试语言构建的自动化测试框架被引入。该语言擅长表达复杂的测试逻辑数据结构,同时保持了代码的清晰度可维护性。基于此框架开发的MQTT协议一致性验证套件,旨在自动化地检验MQTT实现是否完全符合协议规范,并验证其Eclipse基金会及欧洲电信标准化协会(ETSI)所发布的相关标准的兼容性。这两个组织在物联网通信领域具有广泛影响力,其标准常被视为行业重要参考。 MQTT协议本身存在多个迭代版本,例如3.1、3.1.1以及功能更为丰富的5.0版。一套完备的测试工具必须能够覆盖对这些不同版本的验证,以确保基于各版本开发的设备应用均能满足一致的质量可靠性要求,这对于物联网生态的长期稳定运行具有基础性意义。 本资源包内包含核心测试框架文件、一份概述性介绍文档以及一份附加资源文档。这些材料共同提供了关于测试套件功能、应用方法及可能包含的扩展工具或示例的详细信息,旨在协助用户快速理解并部署该测试解决方案。 综上所述,一个基于TTCN-3的高效自动化测试框架,为执行全面、标准的MQTT协议一致性验证提供了理想的技术路径。通过此类专业测试套件,开发人员能够有效确保其MQTT实现的规范符合性系统兼容性,从而为构建稳定、安全的物联网通信环境奠定坚实基础。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
【预测转矩控制三相感应电动机】实现三相感应电动机(MIT)预测转矩控制(PTC),描述了用于为变频器提供转矩参考值的控制器计算方法研究(Matlab代码、Simulink仿真)内容概要:本文档围绕“实现三相感应电动机(MIT)预测转矩控制(PTC)”展开,重点研究了为变频器提供转矩参考值的控制器计算方法,并提供了完整的Matlab代码Simulink仿真模型。文档详细描述了预测转矩控制的技术原理实现路径,涵盖系统建模、控制算法设计、仿真验证等关键环节,旨在帮助研究人员深入理解电机高性能控制策略的实现过程。此外,文档还附带多个相关科研方向的Matlab实现案例,涉及电力系统、优化算法、信号处理、路径规划等领域,突出展示了MATLAB在科研仿真中的广泛应用。; 适合人群:具备一定电机控制、电力电子或自动化背景,熟悉Matlab/Simulink环境,从事电气工程、控制工程及相关领域研究的研究生、科研人员或工程师。; 使用场景及目标:①掌握预测转矩控制(PTC)的基本原理实现方法;②学习如何利用Matlab/Simulink搭建电机控制系统仿真模型;③为电机控制相关的科研项目、毕业设计或工程开发提供代码参考和技术支持;④拓展对智能优化算法、状态估计、电力系统仿真等交叉领域的理解应用能力。; 阅读建议:建议结合Matlab代码Simulink模型同步运行调试,深入理解控制算法的每一步实现细节;优先阅读主干内容后再参考附录中的扩展案例,以构建系统的知识体系;对于复杂算法部分,可配合相关文献进一步学习理论基础。
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