HDOJ 1196 Lowest Bit(树状数组实现)

本文详细解释并提供了如何使用位操作技巧来解决HDU 1196 LowestBit问题,即给定正整数A,输出其最低位的值。通过实例演示了输入输出格式,并附上了简洁高效的C语言代码实现,旨在帮助初学者快速掌握位运算在编程中的应用。

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1196

 

Lowest Bit

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 7689    Accepted Submission(s): 5646


Problem Description
Given an positive integer A (1 <= A <= 100), output the lowest bit of A.

For example, given A = 26, we can write A in binary form as 11010, so the lowest bit of A is 10, so the output should be 2.

Another example goes like this: given A = 88, we can write A in binary form as 1011000, so the lowest bit of A is 1000, so the output should be 8.
 

Input
Each line of input contains only an integer A (1 <= A <= 100). A line containing "0" indicates the end of input, and this line is not a part of the input data.
 

Output
For each A in the input, output a line containing only its lowest bit.
 

Sample Input
  
26 88 0
 

Sample Output
  
2 8
 
#include<stdio.h>
int main()
{
    int A;
    while(scanf("%d",&A)&&A!=0)
    {
          printf("%d\n",A&(-A));
    }
    return 0;
}                     

相关文章(转): http://www.cnblogs.com/zhangshu/archive/2011/08/16/2141396.html
【CNN-GRU-Attention】基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于卷积神经网络(CNN)、门控循环单元网络(GRU)与注意力机制(Attention)相结合的多变量回归预测模型研究,重点利用Matlab实现该深度学习模型的构建与仿真。该模型通过CNN提取输入数据的局部特征,利用GRU捕捉时间序列的长期依赖关系,并引入注意力机制增强关键时间步的权重,从而提升多变量时间序列回归预测的精度与鲁棒性。文中涵盖了模型架构设计、训练流程、参数调优及实际案例验证,适用于复杂非线性系统的预测任务。; 适合人群:具备一定机器学习与深度学习基础,熟悉Matlab编程环境,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师,尤其适合关注时间序列预测、能源预测、智能优化等方向的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于风电功率预测、负荷预测、交通流量预测等多变量时间序列回归任务;②帮助读者掌握CNN-GRU-Attention混合模型的设计思路与Matlab实现方法;③为学术研究、毕业论文或项目开发提供可复现的代码参考和技术支持。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块理解模型实现细节,重点关注数据预处理、网络结构搭建与注意力机制的嵌入方式,并通过调整超参数和更换数据集进行实验验证,以深化对模型性能影响因素的理解。
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