401. Binary Watch

本文介绍了一种利用bitset实现的二进制手表解决方案,详细解释了bitset的各种操作及其在二进制时间显示上的应用。

A binary watch has 4 LEDs on the top which represent the hours (0-11), and the 6 LEDs on the bottom represent the minutes (0-59).

Each LED represents a zero or one, with the least significant bit on the right.

For example, the above binary watch reads "3:25".

Given a non-negative integer n which represents the number of LEDs that are currently on, return all possible times the watch could represent.

Example:

Input: n = 1
Return: ["1:00", "2:00", "4:00", "8:00", "0:01", "0:02", "0:04", "0:08", "0:16", "0:32"]

Note:

  • The order of output does not matter.
  • The hour must not contain a leading zero, for example "01:00" is not valid, it should be "1:00".

  • The minute must be consist of two digits and may contain a leading zero, for example "10:2" is not valid, it should be "10:02".



#i nclude <bitset>


using std::bitset;

表3-6  初始化bitset对象的方法


bitset<n> b;


b有n位,每位都为0


bitset<n> b(u);


b是unsigned long型u的一个副本


bitset<n> b(s);


b是string对象s中含有的位串的副本


bitset<n> b(s, pos, n);


b是s中从位置pos开始的n个位的副本


1. 用unsigned值初始化bitset对象


当用unsigned long值作为bitset对象的初始值时,该值将转化为二进制的位模式。而bitset对象中的位集作为这种位模式的副本。如果bitset类型长度大于unsigned long值的二进制位数,则其余的高阶位置为0;如果bitet类型长度小于unsigned long值的二进制位数,则只使用unsigned值中的低阶位,超过bitet类型长度的高阶位将被丢弃。


在32位unsigned long的机器上,十六进制值0xffff表示为二进制位就是十六个1和十六个0(每个0xf可表示为1111)。可以用0xffff初始化bitset对象:


// bitvec1 is smaller than the initializer


bitset<16> bitvec1(0xffff);          // bits 0 ... 15 are set to 1


// bitvec2 same size as initializer


bitset<32> bitvec2(0xffff);          // bits 0 ... 15 are set to 1; 16 ... 31 are 0


// on a 32-bit machine, bits 0 to 31 initialized from 0xffff


bitset<128> bitvec3(0xffff);         // bits 32 through 127 initialized to zero


上面的三个例子中,0到15位都置为1。由于bitvec1位数少于unsigned long的位数,因此bitvec1的初始值的高阶位被丢弃。bitvec2和unsigned long长度相同,因此所有位正好放置了初始值。bitvec3长度大于32,31位以上的高阶位就被置为0。


2. 用string对象初始化bitset对象


当用string对象初始化bitset对象时,string对象直接表示为位模式。从string对象读入位集的顺序是从右向左:


string strval("1100");


bitset<32> bitvec4(strval);


bitvec4的位模式中第2和3的位置为1,其余位置都为0。如果string对象的字符个数小于bitset类型的长度,则高阶位将置为0。


string对象和bitset对象之间是反向转化的:string对象的最右边字符(即下标最大的那个字符)用来初始化bitset对象的低阶位(即下标为0的位)。当用string对象初始化bitset对象时,记住这一差别很重要。


不一定要把整个string对象都作为bitset对象的初始值。相反,可以只用某个子串作为初始值:


string str("1111111000000011001101");


bitset<32> bitvec5(str, 5, 4); // 4 bits starting at str[5], 1100


bitset<32> bitvec6(str, str.size() - 4);     // use last 4 characters


这里用str中从str[5]开始包含四个字符的子串来初始化bitvec5。照常,初始化bitset对象时总是从子串最右边结尾字符开始的,bitvec5的从0到3的二进制位置为1100,其他二进制位都置为0。如果省略第三个参数则意味着取从开始位置一直到string末尾的所有字符。本例中,取出str末尾的四位来对bitvec6的低四位进行初始化。bitvec6其余的位初始化为0。这些初始化过程的图示如下:






多种bitset操作(表3-7)用来测试或设置bitset对象中的单个或多个二进制位:


表3-7  bitset操作


b.any()


b中是否存在置为1的二进制位?


b.none()


b中不存在置为1的二进制位吗?


b.count()


b中置为1的二进制位的个数


b.size()


b中二进制位的个数


b[pos]


访问b中在pos处的二进制位


b.test(pos)


b中在pos处的二进制位是否为1?


b.set()


把b中所有二进制位都置为1


b.set(pos)


把b中在pos处的二进制位置为1


b.reset()


把b中所有二进制位都置为0


b.reset(pos)


把b中在pos处的二进制位置为0


b.flip()


把b中所有二进制位逐位取反


b.flip(pos)


把b中在pos处的二进制位取反


b.to_ulong()


用b中同样的二进制位返回一个unsigned long值


os << b


把b中的位集输出到os流





因为自己写的代码太直接了 所以贴上大佬的操作:
LeetCode 401. Binary Watch 解题报告 - 骆小坑的填坑之旅 - 博客频道 - youkuaiyun.com  http://blog.youkuaiyun.com/camellhf/article/details/52738031

class Solution {
public:
    vector<string> readBinaryWatch(int num) {
        vector<string> times;


        for (int i = 0; i < 12; i++) {
            bitset<4> h((size_t) i);
            for (int j = 0; j < 60; j++) {
                bitset<6> m((size_t) j);
                if (h.count() + m.count() == num)
                    times.push_back(to_string(i) + (j < 10? ":0": ":") + to_string(j));
            }
        }


        return times;
    }
};

基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕基于遗传算法的异构分布式系统任务调度算法展开研究,重点介绍了一种结合遗传算法的新颖优化方法,并通过Matlab代码实现验证其在复杂调度问题中的有效性。文中还涵盖了多种智能优化算法在生产调度、经济调度、车间调度、无人机路径规划、微电网优化等领域的应用案例,展示了从理论建模到仿真实现的完整流程。此外,文档系统梳理了智能优化、机器学习、路径规划、电力系统管理等多个科研方向的技术体系与实际应用场景,强调“借力”工具与创新思维在科研中的重要性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事智能优化、自动化、电力系统、控制工程等相关领域研究的研究生及科研人员,尤其适合正在开展调度优化、路径规划或算法改进类课题的研究者; 使用场景及目标:①学习遗传算法及其他智能优化算法(如粒子群、蜣螂优化、NSGA等)在任务调度中的设计与实现;②掌握Matlab/Simulink在科研仿真中的综合应用;③获取多领域(如微电网、无人机、车间调度)的算法复现与创新思路; 阅读建议:建议按目录顺序系统浏览,重点关注算法原理与代码实现的对应关系,结合提供的网盘资源下载完整代码进行调试与复现,同时注重从已有案例中提炼可迁移的科研方法与创新路径。
【微电网】【创新点】基于非支配排序的蜣螂优化算法NSDBO求解微电网多目标优化调度研究(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于非支配排序的蜣螂优化算法(NSDBO),用于求解微电网多目标优化调度问题。该方法结合非支配排序机制,提升了传统蜣螂优化算法在处理多目标问题时的收敛性和分布性,有效解决了微电网调度中经济成本、碳排放、能源利用率等多个相互冲突目标的优化难题。研究构建了包含风、光、储能等多种分布式能源的微电网模型,并通过Matlab代码实现算法仿真,验证了NSDBO在寻找帕累托最优解集方面的优越性能,相较于其他多目标优化算法表现出更强的搜索能力和稳定性。; 适合人群:具备一定电力系统或优化算法基础,从事新能源、微电网、智能优化等相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于微电网能量管理系统的多目标优化调度设计;②作为新型智能优化算法的研究与改进基础,用于解决复杂的多目标工程优化问题;③帮助理解非支配排序机制在进化算法中的集成方法及其在实际系统中的仿真实现。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注非支配排序、拥挤度计算和蜣螂行为模拟的结合方式,并可通过替换目标函数或系统参数进行扩展实验,以掌握算法的适应性与调参技巧。
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