leetcode190

leetcode190、翻转二进制数

uint32_t reverseBits(uint32_t n) {
    uint32_t ret=0;
    for(int i=31;i>=0;i--){
        ret<<1;
        ret += n&(1u<<i);
    }
    return ret;
}
uint32_t reverseBits(uint32_t n) {
    uint32_t ret=0;
    for(int i=0;i<=31;i++){
        ret<<1;
        ret += n&(1u<<i);
    }
    return ret;
}

这两种方法得到的都是原来的n。。。why。。

【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究与复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢与合成氨工艺流程,对系统的容量配置与运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网与离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学与科研中对风光制氢合成氨系统的建模与优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划与调度策略的设计与验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑与实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试与运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
### 解决方案展示 #### 方法一:位操作 (Bit Manipulation) 对于给定的32位无符号整数,可以通过逐位反转来实现比特位的翻转。具体来说,在每次迭代中提取最低有效位并将其添加到结果中,随后将输入右移一位直到处理完所有的位[^1]。 ```python def reverseBits(n): res = 0 for i in range(32): res <<= 1 # 将当前的结果左移以为准备加入新的bit res |= n & 1 # 取得n最右边的一位加到结果上去 n >>= 1 # 把n往右移动以为方便下次循环取下一个bit return res ``` 这种方法的时间复杂度为O(logN),其中N是输入数值大小;空间复杂度则保持常量级别O(1)。 #### 方法二:分治策略 (Divide and Conquer with Cache) 另一种更高效的解决方案涉及使用预计算表来加速特定模式下的逆序过程。此方法利用预先构建好的字节级映射表快速完成部分转换工作,从而减少整体运算次数。通过这种方式可以在固定时间内完成整个32位数字的完全逆转[^2]。 ```python BYTE_MASKS = [0x55, 0x33, 0x0F] SWAPS = [ lambda b: ((b & BYTE_MASKS[0]) << 1) | ((b >> 1) & BYTE_MASKS[0]), lambda b: ((b & BYTE_MASKS[1]) << 2) | ((b >> 2) & BYTE_MASKS[1]), lambda b: ((b & BYTE_MASKS[2]) << 4) | ((b >> 4) & BYTE_MASKS[2]) ] def reverseByte(b): for swap in SWAPS: b = swap(b) return b def reverseBitsWithCache(x): result = 0 for _ in range(4): byte = x % 256 reversed_byte = reverseByte(byte) result = (result << 8) | reversed_byte x //= 256 return result ``` 这种优化后的版本能够显著提升性能表现特别是在面对大量重复调用场景下显得尤为突出。
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