记录自已学习之逻辑运算符

本文详细介绍了逻辑运算符的使用方法,包括逻辑与(&&), 逻辑或(||) 和逻辑非(!)。文中通过实例讲解了这些运算符如何应用于条件判断,并强调了与位操作符的区别。
终于等到了我的博客更新了,最近也是比较的忙,因为临近期末了,你懂得有许多的事情需要忙,特别是考试复习,哈哈。但是百忙

当中我还是要更新一下的。这次讲的是逻辑运算符,也就是跟位操作符很像的。但是也只是停留在在很像上面了。好吧,马上转入正题。逻辑运算符就是只有三个:&&(逻辑与), ||(逻辑或), !(逻辑非).

逻辑运算符就是对于数值上的逻辑运算,而位操作符就是二进制数上的操作。对于非零的数在逻辑上都真的(为1),为零的数都是假的(为0)

比如: (a < c && b > d) 这个式子就是一个逻辑与操作,它是两边一起符合它才为真,只要有一个不满足,就为假。因为<,>这两个符号的优先级都比&&这符号高,所以是先执行了两个比较式子,然后在执行&&,其实不是优先级问题,&&操作符也是先执行了它两边的操作,然后才自已操作。

比如: (a < c || b > d) 这个式子就是一个逻辑或操作,对于两边的操作,只要有一个为真就说明了真,只有当两个都为假的时候才是假,它跟&&(逻辑与)是一样的,先操作了两边的式子,然后就是操作自已。

比如: !a 上面我说过了,只要这个a是非零它就是真的,所以说这个式子如果a是非零的数,它就为假,如果是假的,这条式子就为真。

还有需要提醒的是 && 和 ||操作都是有一个左操作主定义的一种方法,也就是如果左边的操作满足了式子的要求,它就不在求值右边的式子了。像&&(逻辑与)操作,如果左边的式子为假,它就不向右边的式子进行求值,也就是认为它就是假的。像||(逻辑或),如果左边的式子为真,也就是右值不再进行求值。

以前写过一些程序就是当我用错了符号,也就是说用了位操作符当做逻辑操作符,程序还是一样能运行,但是实质上程序还是错误的,因为位操作符只有一些情况下才和逻辑操作符是一样的,比如在左右操作的结果都只能为0或1的时候,它们的操作结果是有可能一样的。比如在左右都是比较操作的时候就是结果是一样的。因为比较运算结果都是0或者是1,所以它们两个是一样的判断方法。但是在一条式子左右操作都是一个数的时候,它们结果就是不一样了。关于位操作的具体,我在以前的博文有说过。

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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